Kunstig intelligens har kjøpt enorme endringer i verden siden starten, men selv nå står den overfor noen store utfordringer i utviklingen og innovasjonen av applikasjonene.
Her vil vi se noen av de utfordringene som verden av kunstig intelligens står overfor. Også mobilitetsløsninger for bedrifter er de som drar mest nytte av kunstig intelligens. Derfor er de som trenger disse mobilitetsløsningene de som blir påvirket mest av disse utfordringene. La oss se alle disse utfordringene en etter en i detalj.
Utfordringer for utvikling av AI-applikasjoner
1. Ineffektiv databehandling
Den kunstige intelligensen krever en veldig avansert og effektiv type maskineri og prosessering. Cloud computing ser ut til å være en løsning for dette, men hvis vi tar i betraktning den nåværende programvaren og enhetene, er det til og med ikke nok. Dette er en av de første utfordringene som kunstig intelligensløsninger står overfor. Teknikkene for AI som maskinlæring og dyp læring er de tingene som krever topp beregningshastighet. For disse må beregningen gjøres med en rask hastighet på mikro eller til og med nanosekunder. I noen tilfeller kan beregningshastigheten være kortere enn nanosekunder.
2. Mangel på støtte
Denne utfordringen hemmer utviklingen av AI-programvareutvikling . Dette skjer fordi ikke mange er kjent med hva som er kunstig intelligens, og dessuten forstår de ikke hvordan de skal bruke en maskin som er i stand til å tenke og lære seg selv. Avvisningen som den møter fra mennesker er det som holder den tilbake fra å gjøre fremgang og oppnå nye høyder av utvikling. Nå som det ikke kreves av folket, er det ingen etterspørsel etter det i markedet, og som et resultat investerer ikke selskaper eller organisasjoner heller i AI da. Slik møter den mangel på støtte.
3. Kan ikke få tillit
Akkurat som navnet antyder, er det en type intelligens, men en som er umenneskelig. Dette oppstår tvil hos mennesker om at hvordan en maskin er i stand til å ta beslutninger. Og det er ikke enkelt som en bankprosedyre hvor du ganske enkelt kan vise mattealgoritmene og kunden forstår det, eller i det minste er du i stand til å oppnå tillit fra klienten. Prosedyren er mye mer kompleks når det gjelder kunstig intelligens. Det er vanskelig å forklare det for allmennheten. Og derfor stoler ikke folk lett på dette, alene å akseptere det.
4. Spesialisering for ett formål
Kunstig intelligens har hittil vært i stand til å tjene spesifikt bare begrenset bruk. Hvordan den fungerer, er ved å lese og beholde inngangene som er gitt og produksjonen som produseres med den. Selv om det gjør dette med bare de beste resultatene som kommer opp. Men det er begrenset til å bli bedre og bedre på bare en oppgave.
Den kunstige intelligensen som kan utføre alle typer oppgaver akkurat som mennesker, er ikke utviklet effektivt ennå. Og dette kreves for bedriftsmobilitetsstyring . Selv om det snart kan utvikles, er det foreløpig ikke der i markedet.
5. Behov for bedre forklaring
Bedrifter og utviklere som lager og utvikler programvare og applikasjoner og produkter for kunstig intelligens, er ikke i stand til å få allmennheten til å forstå sine mål og prestasjoner. De har ikke gjort det klart for publikum hva alt de har oppnådd med kunstig intelligens så langt.
Dette er hva som oppstår tvil hos menneskene. Forklarbar kunstig intelligens bør kurateres og spres for å oppnå forhåndsinnstilte mål. Utviklere bør kunne forklare beslutningskraften til kunstig intelligens og dessuten at det er greit og rettferdig. Først da vil folket akseptere kunstig intelligens helhjertet.
6. Utsatt for brudd
Maskinlæringssystemene og kunstig intelligens er avhengige av dataene de får. Og for å utføre bedre er disse dataene ofte personlige og følsomme. Dette er det som gjør dem utsatt for tyveri og brudd. Og også, slike typer brudd har blitt ganske vanlige i dagens tid.
Å følge hvilke regler og forskrifter som også er laget for å lage og utvikle slike typer kunstig intelligens som ikke utgjør noen trussel mot personens data og dens konfidensialitet, sikkerhet, etc. Dette er laget for maskinlæringssystemer og kunstig intelligensapplikasjoner fordi de lagre en enorm mengde data som er følsomme i naturen.
Les bloggen: - Liste over ordliste for ledelse av virksomhetsmobilitet
7. Biasion of Algorithms
AI-applikasjoner fungerer vanligvis i henhold til opplæringen de fikk på tidligere data. Problemet oppstår når dårlige data spiller inn, og AI-applikasjonen begynner å fungere i henhold til den. Derfor trenger de å bli trent på upartiske data og produsere lett forklarbare algoritmer.
8. Knapphet på data
Selv om selskapene og organisasjonene har enorme mengder data, er det fremdeles ikke nok data som er nyttig for kunstig intelligens. Dessuten er den mest effektive kunstige intelligensen en som får veiledet opplæring, og denne typen opplæring læres av merkede data som også er knappe i naturen.
Så det er behov for å utvikle og lage et slikt maskinlæringssystem og kunstig intelligensapplikasjoner som kan gjøre mer på mindre data. Og kanskje med tiden vil verden kunne generere nok datasett for kunstig intelligens og maskinlæringssystemer å jobbe med, noe som er ganske sjelden i vår tid.
Konklusjon
Så vi så hva kunstig intelligens er og hva som er noen av de største utfordringene man kan komme over på tidspunktet for utvikling av AI-programvare . Men det er ingen tvil om at AI allerede har begynt å ta over verden, men det kreves mye mer vekst og utvikling av kunstig intelligensløsninger .
AI har heller ikke blitt akseptert av alle så langt. Det er mange selskaper og sektorer igjen som trenger å tilpasse seg kunstig intelligens og dens applikasjoner. Men den tiden er ikke så langt som industrien allerede prøver å eliminere utfordringene kunstig intelligens står overfor.