A Inteligência Artificial trouxe grandes mudanças no mundo desde o seu início, mas mesmo agora ela está enfrentando alguns grandes desafios no desenvolvimento e inovação de suas aplicações.
Aqui veremos alguns desses desafios que o mundo da inteligência artificial está enfrentando. Além disso, as soluções de mobilidade empresarial são as que mais se beneficiam da inteligência artificial. Portanto, as pessoas que precisam dessas soluções de mobilidade são as que mais sofrem com esses desafios. Vamos ver todos esses desafios um por um em detalhes.
Desafios para o desenvolvimento de aplicativos de IA
1. Computação ineficiente
A inteligência artificial requer um tipo de maquinário e processamento muito avançado e eficiente. A computação em nuvem parece ser uma solução para isso, mas se levarmos em consideração o software e os dispositivos atuais, mesmo esses não são suficientes. Este é um dos primeiros desafios que as soluções de inteligência artificial enfrentam. As técnicas de IA, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, são coisas que exigem velocidade de cálculo de alto nível. Para isso, o cálculo precisa ser feito a uma taxa rápida de micro ou mesmo nanossegundos. Em alguns casos, a velocidade do cálculo pode precisar ser menor do que nanossegundos.
2. Falta de suporte
Este desafio dificulta o progresso do desenvolvimento de software de IA. Isso ocorre porque poucas pessoas conhecem o que é inteligência artificial e, além disso, não entendem como usar uma máquina que é capaz de pensar e aprender a si mesma. A rejeição que ele enfrenta das pessoas é o que o impede de fazer progresso e alcançar novos patamares de desenvolvimento. Agora, como não é exigido pelas pessoas, portanto, não há demanda por ele no mercado e, como resultado, as corporações ou organizações também não investem na IA então. É assim que enfrenta a falta de apoio.
3. Incapaz de ganhar confiança
Tal como o nome sugere, é um tipo de inteligência, mas desumana. Isso levanta a dúvida nas pessoas de como uma máquina é capaz de tomar decisões. E não é tão simples como um procedimento bancário onde você pode simplesmente mostrar os algoritmos matemáticos e o cliente entende ou pelo menos você pode ganhar a confiança do cliente. O procedimento é muito mais complexo quando se trata de inteligência artificial. É difícil explicar para o público em geral. E, portanto, as pessoas não confiam tão facilmente, e ficam sozinhas aceitando isso.
4. Especialização de propósito único
A inteligência artificial até agora tem sido capaz de servir especificamente para usos limitados. Seu desempenho é através da leitura e retenção das entradas fornecidas e da saída produzida com elas. Embora faça isso apenas com os melhores resultados que surgem. Mas ele se limita a ficar cada vez melhor em apenas uma tarefa.
A inteligência artificial que pode realizar qualquer tipo de tarefa como os seres humanos ainda não foi desenvolvida de forma eficiente. E isso é necessário para o gerenciamento de mobilidade empresarial . Embora possa ser desenvolvido em breve, por enquanto, ele não está lá no mercado.
5. Necessidade de melhor explicação
As empresas e desenvolvedores que estão criando e desenvolvendo softwares, aplicativos e produtos de inteligência artificial não são capazes de fazer o público em geral entender seus objetivos e realizações. Eles não deixaram claro para o público tudo o que conseguiram com inteligência artificial até agora.
É isso que surge a dúvida nas mentes das pessoas. Inteligência artificial explicável deve ser curada e espalhada para atingir objetivos predefinidos. Os desenvolvedores devem ser capazes de explicar o poder de tomada de decisão da inteligência artificial e, além disso, que é bom e justo. Só então o povo aceitará a inteligência artificial de todo o coração.
6. Propenso a violações
Os sistemas de aprendizado de máquina e a inteligência artificial dependem muito dos dados que obtêm. E para ter um melhor desempenho, esses dados costumam ser de natureza pessoal e sensível. Isso é o que os torna suscetíveis a roubos e violações. Além disso, esses tipos de violação tornaram-se bastante comuns nos dias de hoje.
Seguindo as quais regras e regulamentos foram feitos também para criar e desenvolver tais tipos de inteligência artificial que não representem qualquer ameaça aos dados da pessoa e sua confidencialidade, segurança, etc. Isso é feito para sistemas de aprendizado de máquina e aplicativos de inteligência artificial porque eles armazenar uma grande quantidade de dados de natureza sensível.
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7. Viés de Algoritmos
Os aplicativos de IA geralmente funcionam de acordo com o treinamento que receberam nos dados anteriores. O problema surge quando dados ruins entram em jogo e o aplicativo de IA começa a trabalhar de acordo com eles. Portanto, eles precisam ser treinados nos dados imparciais e produzir algoritmos facilmente explicáveis.
8. Escassez de dados
Mesmo que as empresas e organizações possuam uma quantidade imensa de dados, os dados que são úteis para a inteligência artificial ainda não são suficientes. Além disso, a inteligência artificial mais eficiente é aquela que recebe o treinamento supervisionado e esse tipo de treinamento é aprendido por dados rotulados, que também são escassos por natureza.
Portanto, é necessário desenvolver e criar um sistema de aprendizado de máquina e aplicativos de inteligência artificial que possam fazer mais com menos dados. E também talvez com o tempo o mundo seja capaz de gerar conjuntos de dados suficientes para que os sistemas de Inteligência Artificial e aprendizado de máquina trabalhem, o que é bastante raro nos dias de hoje.
Conclusão
Então vimos o que é inteligência artificial e quais são alguns dos maiores desafios que alguém pode encontrar no momento do desenvolvimento de software de IA . Mas não há dúvida no fato de que a IA já começou a dominar o mundo, embora muito mais crescimento e desenvolvimento sejam necessários para as Soluções de Inteligência Artificial .
Além disso, a IA não foi aceita por todos até agora. Existem muitas empresas e setores que precisam se adaptar à inteligência artificial e suas aplicações. Mas esse momento não está longe, pois a indústria já está tentando erradicar os desafios enfrentados pela inteligência artificial.