Post scris de

suntem

CEO și fondator al Qulix Systems, o companie de dezvoltare software care își prestează serviciile la nivel global de peste 19 ani.

De ce inteligența artificială nu își poate găsi drumul în toate, peste tot? Aceasta este întrebarea pe care ne-o punem de ceva timp. Filmele care acoperă ascensiunea inteligenței artificiale împotriva umanității sunt prezente de ceva vreme, dar până acum vedem că până și cele mai modeste predicții ale futuristilor sunt la câțiva kilometri distanță de realitatea în care trăim. Cum se face?

Folosind ani de experiență personală conducând organizația mea de servicii software, am încercat să-mi dau seama de ce și am întocmit propria mea listă de obstacole majore în calea implementării AI și aș împărtăși cu plăcere câteva cu dvs.

Probleme cu calitatea datelor

Datele fiind principalul combustibil pentru dezvoltarea AI, nu este de mirare că calitatea sa definește succesul eforturilor AI. Toată lumea știe că sistemul pe care îl construiești este la fel de bun ca datele cu care îl hrănești. Acest lucru este crucial în special atunci când datele necesare ar trebui extrase de la oameni, uneori în mod manual și nu automat de către mașini sau senzori.

Pot, de asemenea, să spun că, din cauza anumitor restricții de date, de multe ori trebuie să ne ocupăm de date insuficiente sau deloc de date relevante. Poate fi cauzată de simple probleme de confidențialitate, deoarece nu putem împărtăși toate informațiile pe care le avem la dispoziție fără a încălca legea. Un alt punct aici este că AI este alimentată cu orice fel de date și, dacă nu reflectă întreaga imagine sau o arată dintr-un punct de vedere, avem condiții prealabile false.

Să luăm, de exemplu, aplicația medicală a inteligenței artificiale. Ați putea spune că s-ar putea să putem dezvolta vaccinuri și remedii pentru toate bolile la o rată mult mai rapidă sau mai precisă dacă toate datele introduse în sisteme au fost corecte și complete. Dar ne confruntăm adesea cu informații părtinitoare, deoarece persoanele care alimentează date către mașini sau algoritmi de instruire pot alimenta în mod accidental date părtinitoare sau pot crea „probleme slab definite”. La rândul său, acest lucru duce la analiza a doar jumătate din imagine, în timp ce restul este lăsat acoperit de ceață.

Ignoranță generală

Hai sa recunoastem. Managerii de vârf ai multor companii au date insuficiente despre noile dezvoltări ale IA și sunt adesea în posesia unei infrastructuri inadecvate la fața locului. Deși aplicațiile industriale sunt răspândite acum, situația poate fi adesea că cei care le folosesc zilnic ar putea nici măcar să nu fie conștienți de faptul că inteligența artificială se află în tehnologia lor de bază. Este posibil să nu vadă că este nevoie să adauge AI la procesele lor de afaceri, fără să-și dea seama că există deja.

Această problemă este strâns legată de lipsa rolurilor specifice abilităților la companii care ar putea culege și analiza date relevante și să producă rapoarte care să acopere fezabilitatea introducerii IA și beneficiile acesteia pentru producție.

Drept urmare, mulți lideri ai companiei subestimează importanța și beneficiile AI și nu organizează procesarea corectă a datelor.

Implementarea dificultăților

În multe cazuri, procesele de afaceri nu sunt aranjate corespunzător, nu există un cadru clar sau fluxuri de lucru definite care să faciliteze implementarea fără probleme a soluțiilor de AI în infrastructura existentă. Toate acestea duc la absența fundamentelor esențiale pentru automatizare și introducerea AI.

Mai simplu spus, inteligența artificială este impotentă atunci când haosul domnește în cadrul companiei.

La final, rămâne doar un grup de entuziaști responsabili inițial pentru inițiativa AI, pur și simplu pentru că există un decalaj substanțial între abilitățile pe care le ai și abilitățile de care ai nevoie.

Problema costului

Poate fi ultimul fel din meniul nostru, dar nu în ultimul rând sigur. Dacă începeți proiectul AI de la zero, acesta se caracterizează de obicei printr-o rentabilitate redusă. Astfel, această opțiune este disponibilă în mare parte pentru companiile mari și chiar și acolo nu este întotdeauna rezonabilă.

În acest caz, companiilor li se recomandă să utilizeze platforme de AI terțe, care sunt furnizate de o gamă largă de furnizori bine stabiliți.

Mai rapid și mai precis

La asta ne putem aștepta obiectiv de la inteligența computerului în viitorul apropiat: AI va deveni cu siguranță mai puțin artificială și mai inteligentă. Cu toate acestea, suntem la câțiva kilometri distanță de conștiința artificială și de scenariile asemănătoare lui Skynet.