以下人工智能問(wèn)題，我們將應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)以及如何解決它們。
1.計(jì)算能力
這些高能耗算法所消耗的能量是大多數(shù)開發(fā)者望而卻步的一個(gè)因素。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是這種人工智能的墊腳石，它們需要不斷增加的內(nèi)核和GPU來(lái)高效工作。我們有各種各樣的想法和知識(shí)來(lái)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架，例如小行星跟蹤、醫(yī)療衛(wèi)生部署、宇宙天體跟蹤等等。
它們需要超級(jí)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，但是超級(jí)計(jì)算機(jī)并不便宜。雖然由于云計(jì)算和并行處理系統(tǒng)的可用性，開發(fā)人員可以更有效地開發(fā)人工智能系統(tǒng)，但這是有代價(jià)的。隨著前所未有的數(shù)據(jù)量和快速增長(zhǎng)的復(fù)雜算法的增加，不是每個(gè)人都能承受得起的。
2.信任赤字
令人工智能擔(dān)憂的一個(gè)最重要的因素是深度學(xué)習(xí)模型如何預(yù)測(cè)輸出的未知性質(zhì)。外行人很難理解一組特定的輸入如何能為不同類型的問(wèn)題設(shè)計(jì)出解決方案。
世界上許多人甚至不知道人工智能的用途或存在，以及它如何集成到他們與之交互的日常物品中，如智能手機(jī)、智能電視、銀行，甚至汽車(在某種自動(dòng)化水平上)。
3.有限的知識(shí)
雖然在市場(chǎng)上有許多地方我們可以使用人工智能作為傳統(tǒng)系統(tǒng)的更好的替代方案。真正的問(wèn)題是人工智能的知識(shí)。除了技術(shù)愛好者、大學(xué)生和研究人員，只有有限的幾個(gè)人去意識(shí)到人工智能的潛力。
例如，有許多中小企業(yè)可以安排工作或?qū)W習(xí)創(chuàng)新方法來(lái)提高產(chǎn)量、管理資源、在線銷售和管理產(chǎn)品、學(xué)習(xí)和理解消費(fèi)者行為并有效和高效地對(duì)市場(chǎng)做出反應(yīng)。他們也不知道谷歌云、亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和其他科技行業(yè)的服務(wù)提供商。
4.人類認(rèn)知水平
這是人工智能領(lǐng)域最重要的挑戰(zhàn)之一，這讓公司和初創(chuàng)企業(yè)的人工智能服務(wù)研究人員一直處于緊張狀態(tài)。這些公司可能吹噓超過(guò)90%的準(zhǔn)確性，但人類可以在所有這些場(chǎng)景中做得更好。例如，讓我們的模型預(yù)測(cè)圖像是狗還是貓。人類幾乎每次都能預(yù)測(cè)出正確的輸出，準(zhǔn)確率高達(dá)99%以上。
深度學(xué)習(xí)模型要實(shí)現(xiàn)類似的性能，需要前所未有的微調(diào)、超參數(shù)優(yōu)化、大型數(shù)據(jù)集、定義良好且準(zhǔn)確的算法，以及強(qiáng)大的計(jì)算能力、對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不間斷訓(xùn)練和對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)的測(cè)試。這聽起來(lái)工作量很大，實(shí)際上比聽起來(lái)要困難一百倍。
你可以避免做所有艱苦工作的一種方法是通過(guò)使用服務(wù)提供商，因?yàn)樗麄兛梢允褂妙A(yù)訓(xùn)練的模型來(lái)訓(xùn)練特定的深度學(xué)習(xí)模型。它們?cè)跀?shù)百萬(wàn)張圖像上接受訓(xùn)練，并進(jìn)行微調(diào)以獲得最大精度，但真正的問(wèn)題是，它們繼續(xù)顯示錯(cuò)誤，并真的很難達(dá)到人類水平的性能。
5.數(shù)據(jù)隱私和安全
所有深度和機(jī)器學(xué)習(xí)模型所基于的主要因素是訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)和資源的可用性。我們有數(shù)據(jù)，但由于這些數(shù)據(jù)是由全球數(shù)百萬(wàn)用戶生成的，因此這些數(shù)據(jù)有可能被用于不良目的。
例如，讓我們假設(shè)一家醫(yī)療服務(wù)提供商為一個(gè)城市的100萬(wàn)人提供服務(wù)，由于網(wǎng)絡(luò)攻擊，所有100萬(wàn)用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)都落入了黑暗網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)人手中。這些數(shù)據(jù)包括關(guān)于疾病、健康問(wèn)題、病史等等的數(shù)據(jù)。更糟糕的是，我們現(xiàn)在正在處理行星大小的數(shù)據(jù)。這么多信息從四面八方涌入，肯定會(huì)有一些數(shù)據(jù)泄露的情況。
一些公司已經(jīng)開始創(chuàng)新性地繞過(guò)這些障礙。它在智能設(shè)備上訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此不會(huì)將數(shù)據(jù)發(fā)送回服務(wù)器，只有經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型會(huì)發(fā)送回組織。
6.偏見問(wèn)題
人工智能系統(tǒng)的好壞實(shí)際上取決于它們接受訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量。因此，獲得好數(shù)據(jù)的能力是未來(lái)好的人工智能系統(tǒng)的解決方案。但是在現(xiàn)實(shí)中，組織收集的日常數(shù)據(jù)是貧乏的，沒(méi)有任何意義。
它們是有偏見的，只是基于宗教、種族、性別、社區(qū)和其他種族偏見，以某種方式定義了有限數(shù)量的具有共同利益的人的性質(zhì)和規(guī)范。只有定義一些能夠有效跟蹤這些問(wèn)題的算法，才能帶來(lái)真正的改變。
7.數(shù)據(jù)稀缺
隨著谷歌、臉書（Facebook）和蘋果等大公司面臨不道德使用用戶數(shù)據(jù)的指控，印度等許多國(guó)家都在使用嚴(yán)格的IT規(guī)則來(lái)限制數(shù)據(jù)流動(dòng)。因此，這些公司現(xiàn)在面臨著使用本地?cái)?shù)據(jù)為世界開發(fā)應(yīng)用程序的問(wèn)題，這將導(dǎo)致偏見。
數(shù)據(jù)是AI非常重要的一個(gè)方面，帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。一些公司正在嘗試創(chuàng)新新的方法，并專注于創(chuàng)建人工智能模型，盡管數(shù)據(jù)稀缺，但這些模型仍可以給出準(zhǔn)確的結(jié)果。有了有偏見的信息，整個(gè)系統(tǒng)可能會(huì)變得有缺陷。
（SZFEAT）成立于2008年，是一家專業(yè)從事非標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)自動(dòng)化精密清洗裝備及清洗周邊設(shè)備研發(fā)、制造、營(yíng)銷及服務(wù)于一體的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)。公司以“做百年企業(yè)、創(chuàng)世界品
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