لقد اشترى الذكاء الاصطناعي تغييرات هائلة في العالم منذ بدايته ، لكنه يواجه الآن بعض التحديات الكبيرة في تطوير وابتكار تطبيقاته.
هنا سنرى بعض تلك التحديات التي يواجهها عالم الذكاء الاصطناعي. أيضًا ، حلول التنقل للمؤسسات هي الأكثر استفادة من الذكاء الاصطناعي. ومن ثم فإن الأشخاص الذين يحتاجون إلى حلول التنقل هذه هم أكثر من يتأثرون بهذه التحديات. دعونا نرى كل هذه التحديات واحدة تلو الأخرى بالتفصيل.
تحديات تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. الحوسبة غير الفعالة
يتطلب الذكاء الاصطناعي نوعًا متقدمًا وفعالًا جدًا من الآلات والمعالجة. يبدو أن الحوسبة السحابية هي أحد الحلول لذلك ، ولكن إذا أخذنا في الاعتبار البرامج والأجهزة الحالية ، فحتى تلك الأجهزة لا تكفي. هذا هو أحد التحديات الأولى التي تواجه حلول الذكاء الاصطناعي. تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق هي الأشياء التي تتطلب سرعة فائقة في الحساب. بالنسبة لهذه ، يجب إجراء الحساب بمعدل سريع من الميكرو أو حتى النانو ثانية. في بعض الحالات ، قد تحتاج سرعة الحساب إلى أن تكون أقصر من نانوثانية.
2. نقص الدعم
هذا التحدي يعيق تقدم تطوير برامج الذكاء الاصطناعي . يحدث هذا لأن الكثير من الناس لا يعرفون ما هو الذكاء الاصطناعي ، علاوة على أنهم لا يفهمون كيفية استخدام آلة قادرة على التفكير والتعلم بنفسها. إن الرفض الذي تواجهه من الناس هو ما يمنعها من التقدم وتحقيق آفاق جديدة من التنمية. الآن بما أنه لا يطلبه الناس ، لا يوجد طلب عليه في السوق ونتيجة لذلك ، لا تستثمر الشركات أو المنظمات أيضًا في الذكاء الاصطناعي في ذلك الوقت. هذه هي الطريقة التي تواجه بها نقص الدعم.
3. غير قادر على كسب الثقة
تمامًا كما يوحي الاسم ، فهو نوع من الذكاء ولكنه غير إنساني. يثير هذا الشك لدى الناس حول قدرة الآلة على اتخاذ القرارات. وهي ليست بسيطة مثل إجراء بنكي حيث يمكنك ببساطة إظهار خوارزميات الرياضيات وفهمها العميل أو على الأقل يمكنك كسب ثقة العميل. الإجراء أكثر تعقيدًا عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. من الصعب شرح ذلك لعامة الناس. ومن ثم فإن الناس لا يثقون بهذا بسهولة ، بل يتركون بمفردهم يتقبلونه.
4. تخصص وحيد الغرض
لقد كان الذكاء الاصطناعي حتى الآن قادرًا على خدمة استخدامات محدودة على وجه التحديد. وتتمثل طريقة أدائها في قراءة المدخلات المعطاة والاحتفاظ بها والمخرجات الناتجة معها. على الرغم من أنها تفعل ذلك فقط مع أفضل النتائج التي تظهر. لكنها تقتصر على أن تصبح أفضل وأفضل في مهمة واحدة فقط.
الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه أداء أي نوع من المهام مثل البشر لم يتم تطويره بكفاءة حتى الآن. وهذا مطلوب لإدارة التنقل المؤسسي . على الرغم من أنه قد يتم تطويره قريبًا ، إلا أنه غير موجود في السوق في الوقت الحالي.
5. الحاجة إلى شرح أفضل
الشركات والمطورين الذين يقومون بإنشاء وتطوير برامج وتطبيقات ومنتجات الذكاء الاصطناعي غير قادرين على جعل عامة الناس يفهمون أهدافهم وإنجازاتهم. لم يوضحوا للجمهور كل ما حققوه بالذكاء الاصطناعي حتى الآن.
هذا ما ينشأ الشك في أذهان الناس. يجب تنسيق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ونشره لتحقيق أهداف محددة مسبقًا. يجب أن يكون المطورون قادرين على شرح سلطة اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي ، علاوة على أنها جيدة وعادلة. عندها فقط سيقبل الناس الذكاء الاصطناعي بكل إخلاص.
6. عرضة للانتهاكات
تعتمد أنظمة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات التي يحصلون عليها. ولتحقيق أداء أفضل ، غالبًا ما تكون هذه البيانات شخصية وحساسة بطبيعتها. وهذا ما يجعلها عرضة للسرقة والخروقات. وأيضًا ، أصبحت مثل هذه الأنواع من الانتهاكات شائعة جدًا في وقتنا الحالي.
بعد ذلك تم وضع القواعد واللوائح لإنشاء وتطوير مثل هذه الأنواع من الذكاء الاصطناعي التي لا تشكل أي تهديد لبيانات الشخص وسريتها وأمنها ، وما إلى ذلك. تم تصميم هذا لأنظمة التعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لأنها تخزين كمية هائلة من البيانات الحساسة بطبيعتها.
اقرأ المدونة: - قائمة معجم إدارة التنقل المؤسسي
7. انحياز الخوارزميات
عادةً ما تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وفقًا للتدريب الذي تلقوه على البيانات السابقة. تنشأ المشكلة عندما يتم تشغيل البيانات السيئة ويبدأ تطبيق AI في العمل وفقًا لها. لذلك يحتاجون إلى التدريب على البيانات غير المتحيزة وإنتاج خوارزميات سهلة التفسير.
8. ندرة البيانات
على الرغم من أن الشركات والمؤسسات لديها كمية هائلة من البيانات ، فإن البيانات المفيدة للذكاء الاصطناعي لا تزال غير كافية. أيضًا ، الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة هو الذي يتم توفيره للتدريب تحت الإشراف ويتم تعلم هذا النوع من التدريب من خلال البيانات المصنفة والتي هي أيضًا نادرة بطبيعتها.
لذلك هناك حاجة لتطوير وإنشاء مثل هذا النظام للتعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها فعل المزيد باستخدام بيانات أقل. وربما أيضًا مع مرور الوقت ، سيكون العالم قادرًا على إنشاء مجموعات بيانات كافية للذكاء الاصطناعي وأنظمة التعلم الآلي للعمل عليها ، وهو أمر نادر جدًا في وقتنا الحالي.
استنتاج
لذلك رأينا ما هو الذكاء الاصطناعي وما هي بعض أكبر التحديات التي قد يواجهها المرء في وقت تطوير برامج الذكاء الاصطناعي . ولكن ليس هناك شك في حقيقة أن الذكاء الاصطناعي قد بدأ بالفعل في السيطرة على العالم ، إلا أن هناك حاجة إلى المزيد من النمو والتطوير لحلول الذكاء الاصطناعي .
أيضًا ، لم يتم قبول الذكاء الاصطناعي من قبل الجميع حتى الآن. هناك العديد من الشركات والقطاعات المتبقية التي تحتاج إلى التكيف مع الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته. لكن ذلك الوقت ليس بعيدًا حيث تحاول الصناعة بالفعل القضاء على التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي.
