自开始以来，人工智能已在世界上带来了巨大的变化，但即使到现在，它在其应用程序的开发和创新方面也面临着巨大的挑战。
在这里，我们将看到人工智能世界面临的一些挑战。此外，企业移动性解决方案是从人工智能中受益最大的解决方案。因此，需要这些出行解决方案的人们是受这些挑战影响最大的人。让我们逐一详细地查看所有这些挑战。
人工智能应用开发面临的挑战
1.低效的计算
人工智能需要非常先进和高效的机械和处理类型。云计算似乎是解决此问题的一种方法，但是如果考虑到当前的软件和设备，那么即使是那些软件和设备也无法满足要求。这是人工智能解决方案面临的首要挑战之一。诸如机器学习和深度学习之类的AI技术是需要一流的计算速度的事物。对于这些，需要以微秒或什至纳秒的快速速率进行计算。在某些情况下，计算速度可能需要短于纳秒。
2.缺乏支持
这一挑战阻碍了AI软件开发的进展。发生这种情况是因为没有多少人熟悉什么是人工智能，而且他们不了解如何使用能够思考和学习自身的机器。它面临着人们的拒绝，这使它无法取得进步并达到新的发展高度。现在，由于人们并不需要它，因此市场上也没有它的需求，因此，公司或组织也不再投资于AI。这就是它面临缺乏支持的方式。
3.无法获得信任
就像名字暗示的那样，它是一种智力，但是却是不人道的。人们对此产生了怀疑，即机器如何能够做出决策。这并不像银行程序那样简单，您可以简单地展示数学算法，让客户理解它，或者至少您可以获得客户的信任。当涉及到人工智能时，该过程要复杂得多。很难向公众解释。因此，人们不轻易信任它，更不用说接受它了。
4.单一目的的专业化
到目前为止，人工智能只能专门用于有限的用途。它的性能是通过读取和保留给定的输入以及由此产生的输出来进行的。尽管这样做只会产生最好的结果。但这仅限于在一项任务上变得越来越好。
像人类一样可以执行任何类型任务的人工智能尚未得到有效开发。这是企业移动性管理所必需的。尽管它可能很快就会被开发出来，但是目前，它还没有出现在市场上。
5.需要更好的解释
正在创建和开发人工智能软件，应用程序和产品的公司和开发人员无法使公众了解其目标和成就。到目前为止，他们还没有向公众表明人工智能所取得的成就。
这就是人们心中令人怀疑的东西。应当解释可解释的人工智能，并将其分布在各个范围内，以实现预定目标。开发人员应该能够解释人工智能的决策能力，而且它是正确而公正的。只有这样，人们才会全心全意地接受人工智能。
6.容易违反
机器学习系统和人工智能高度依赖于它们获得的数据。为了获得更好的性能，这些数据通常是个人的且敏感的。这就是使他们易于被盗和破坏的原因。而且，在当今时代，此类违规行为已变得非常普遍。
在此之后，还制定了规则和法规来创建和开发这种类型的人工智能，这些人工智能不会对个人数据及其机密性，安全性等构成任何威胁。这是针对机器学习系统和人工智能应用程序而设计的存储大量自然敏感的数据。
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7.算法的偏向
人工智能应用程序通常根据他们对早期数据进行的培训而工作。当不良数据开始起作用并且AI应用程序根据它开始工作时，就会出现问题。因此，需要对它们进行无偏数据的训练，并产生易于解释的算法。
8.数据稀缺
即使公司和组织拥有大量数据，但对人工智能有用的数据仍然不够。同样，最有效的人工智能是提供有监督的训练，并且这种训练是通过标记的数据来学习的，而标记的数据在本质上也很稀缺。
因此，需要开发和创建这样的机器学习系统和人工智能应用程序，它们可以在更少的数据上做更多的事情。而且也许随着时间的推移，世界将能够生成足够的数据集以供人工智能和机器学习系统使用，这在当今时代是相当罕见的。
结论
因此，我们了解了什么是人工智能，以及在AI软件开发时可能遇到的最大挑战是什么。但是毫无疑问，人工智能已经开始占领世界，而人工智能解决方案还需要更多的增长和发展。
而且，到目前为止，人工智能还没有被所有人接受。剩下许多公司和部门需要适应人工智能及其应用。但是那个时间已经到了，因为该行业已经在努力消除人工智能所面临的挑战。