Mae Deallusrwydd Artiffisial wedi prynu newidiadau enfawr yn y byd ers ei ddechrau ond hyd yn oed nawr mae'n wynebu rhai heriau mawr yn natblygiad ac arloesedd ei gymwysiadau.
Yma fe welwn rai o'r heriau hynny y mae byd deallusrwydd artiffisial yn eu hwynebu. Hefyd, datrysiadau symudedd menter yw'r rhai sy'n elwa fwyaf o ddeallusrwydd artiffisial. Felly'r bobl sydd angen yr atebion symudedd hyn yw'r rhai yr effeithir arnynt fwyaf gan yr heriau hyn. Dewch i ni weld yr holl heriau hyn fesul un yn fanwl.
Heriau i Ddatblygu Cymwysiadau AI
1. Cyfrifiadura aneffeithlon
Mae'r deallusrwydd artiffisial yn gofyn am fath datblygedig ac effeithlon iawn o beiriannau a phrosesu. Mae'n ymddangos bod cyfrifiadura cwmwl yn un ateb ar gyfer hyn ond os ydym yn ystyried y feddalwedd a'r dyfeisiau cyfredol yna nid yw hyd yn oed y rheini'n ddigonol. Dyma un o'r heriau cyntaf y mae datrysiadau deallusrwydd artiffisial yn eu hwynebu. Technegau AI fel dysgu peiriannau a dysgu dwfn yw'r pethau sy'n gofyn am gyflymder cyfrifo o'r radd flaenaf. Ar gyfer y rhain, mae angen gwneud y cyfrifiad ar gyfradd gyflym o ficro neu hyd yn oed nano-eiliadau. Mewn rhai achosion, efallai y bydd angen i gyflymder y cyfrifiad fod yn fyrrach na nano-eiliadau.
2. Diffyg Cefnogaeth
Mae'r her hon yn rhwystro cynnydd datblygu meddalwedd AI . Mae hyn yn digwydd oherwydd nad oes llawer o bobl yn gyfarwydd â'r hyn sy'n ddeallusrwydd artiffisial ac ar ben hynny nid ydyn nhw'n deall sut i ddefnyddio peiriant sy'n gallu meddwl a dysgu ei hun. Y gwrthodiad y mae'n ei wynebu gan bobl yw'r hyn sy'n ei ddal yn ôl rhag gwneud cynnydd a chyflawni uchelfannau datblygu. Nawr gan nad yw'r bobl yn mynnu hynny, nid oes galw amdano yn y farchnad ac o ganlyniad, nid yw'r corfforaethau na'r sefydliadau hefyd yn buddsoddi yn yr AI bryd hynny. Dyma sut mae'n wynebu diffyg cefnogaeth.
3. Methu ennill ymddiriedaeth
Yn union fel mae'r enw'n awgrymu ei fod yn fath o ddeallusrwydd ond yn un annynol. Mae hyn yn codi amheuaeth mewn pobl ynghylch sut y gall peiriant wneud penderfyniadau. Ac nid yw'n syml fel gweithdrefn banc lle gallwch chi ddangos yr algorithmau mathemateg yn syml ac mae'r cwsmer yn ei ddeall neu o leiaf rydych chi'n gallu ennill ymddiriedaeth y cleient. Mae'r weithdrefn yn llawer mwy cymhleth o ran deallusrwydd artiffisial. Mae'n anodd ei egluro i'r cyhoedd. Ac felly nid yw pobl yn ymddiried yn hyn yn hawdd, ar eu pennau eu hunain yn ei dderbyn.
4. Arbenigedd un pwrpas
Hyd yn hyn, mae deallusrwydd artiffisial wedi gallu gwasanaethu defnyddiau cyfyngedig yn benodol. Sut mae'n perfformio yw trwy ddarllen a chadw'r mewnbynnau a roddir a'r allbwn a gynhyrchir gydag ef. Er ei fod yn gwneud hyn gyda'r canlyniadau gorau yn unig. Ond mae'n gyfyngedig i wella a gwella ar un dasg yn unig.
Nid yw'r ddeallusrwydd artiffisial sy'n gallu cyflawni unrhyw fath o dasg yn union fel bodau dynol wedi'i ddatblygu'n effeithlon eto. Ac mae hyn yn ofynnol ar gyfer rheoli symudedd menter . Er y gallai gael ei ddatblygu cyn bo hir, am y tro, nid yw yno yn y farchnad.
5. Angen Esboniad gwell
Nid yw cwmnïau a datblygwyr sy'n creu ac yn datblygu meddalwedd deallusrwydd artiffisial a chymwysiadau a chynhyrchion yn gallu gwneud i'r cyhoedd ddeall eu nodau a'u cyflawniad. Nid ydynt wedi ei gwneud yn glir i'r cyhoedd yr hyn y maent wedi'i gyflawni gyda deallusrwydd artiffisial hyd yn hyn.
Dyma sy'n codi amheuaeth ym meddyliau pobl. Dylid curadu deallusrwydd artiffisial eglurhaol a'i ledaenu i gyflawni nodau rhagosodedig. Dylai datblygwyr allu egluro pŵer gwneud penderfyniadau deallusrwydd artiffisial ac ar ben hynny ei fod yn iawn ac yn gyfiawn. Dim ond wedyn y bydd y bobl yn derbyn deallusrwydd artiffisial yn galonnog.
6. Yn dueddol o dorri
Mae'r systemau dysgu peiriannau a deallusrwydd artiffisial yn dibynnu'n fawr ar y data a gânt. Ac i berfformio'n well mae'r data hwn yn aml yn bersonol ac yn sensitif ei natur. Dyma sy'n eu gwneud yn dueddol o ddwyn a thorri. A hefyd, mae mathau o'r fath o doriadau wedi dod yn eithaf cyffredin yn yr oes sydd ohoni.
Yn dilyn pa reolau a rheoliadau a wnaed hefyd i greu a datblygu mathau o'r fath o ddeallusrwydd artiffisial nad yw'n peri unrhyw fygythiad i ddata'r unigolyn a'i gyfrinachedd, diogelwch, ac ati. Gwneir hyn ar gyfer systemau dysgu peiriannau a chymwysiadau deallusrwydd artiffisial oherwydd eu bod storio llawer iawn o ddata sy'n sensitif ei natur.
Darllenwch y blog: - Rhestr o eirfa rheoli symudedd menter
7. Rhagfarn Algorithmau
Mae cymwysiadau AI fel arfer yn gweithio yn ôl yr hyfforddiant a gawsant ar y data cynharach. Mae'r broblem yn codi pan ddaw data gwael i mewn ac mae'r cymhwysiad AI yn dechrau gweithio yn ei ôl. Felly mae angen eu hyfforddi ar y data diduedd a chynhyrchu algorithmau y gellir eu hesbonio'n hawdd.
8. Prinder Data
Er bod gan y cwmnïau a'r sefydliadau lawer iawn o ddata, nid yw'r data sy'n ddefnyddiol ar gyfer deallusrwydd artiffisial yn ddigonol o hyd. Hefyd, y deallusrwydd artiffisial mwyaf effeithlon yw un sy'n cael yr hyfforddiant dan oruchwyliaeth a dysgir y math hwn o hyfforddiant gan ddata wedi'i labelu sydd hefyd yn brin ei natur.
Felly mae angen datblygu a chreu system ddysgu peiriant o'r fath a chymwysiadau deallusrwydd artiffisial a all wneud mwy ar lai o ddata. A hefyd efallai gydag amser y bydd y byd yn gallu cynhyrchu digon o setiau data i ddeallusrwydd artiffisial a systemau dysgu peiriannau weithio arnyn nhw, sy'n eithaf prin yn yr oes sydd ohoni.
Casgliad
Felly gwelsom beth yw deallusrwydd artiffisial a beth yw rhai o'r heriau mwyaf y gallai rhywun ddod ar eu traws ar adeg datblygu meddalwedd AI . Ond nid oes amheuaeth yn y ffaith bod AI eisoes wedi dechrau cymryd drosodd y byd ond mae angen llawer mwy o dwf a datblygiad o Artificial Intelligence Solutions .
Hefyd, nid yw AI wedi cael ei dderbyn gan bawb hyd yn hyn. Mae yna lawer o gwmnïau a sectorau ar ôl y mae angen iddynt addasu i ddeallusrwydd artiffisial a'i gymwysiadau. Ond nid yw'r amser hwnnw mor bell gan fod y diwydiant eisoes yn ceisio dileu'r heriau sy'n wynebu deallusrwydd artiffisial.