Jak můžete překonat nevýhody umělé inteligence

Oblast umělé inteligence (AI) prošla v průběhu let hlubokými změnami a stala se sofistikovanější. Umělá inteligence byla označována za technologii, která změní pravidla hry. Díky své inteligenci umělá inteligence provádí úkoly dříve než člověk, například rozpoznávání řeči, vizualizaci vzorců a rozhodování, ale umí pouze převádět jazyk. Nicméně tato definice je analogická již od vydání ChatGPT. Navíc nejde jen o přeceňování schopností generativní umělé inteligence.

Umělá inteligence má však i své nevýhody. Zde zhodnotíme nevýhody umělé inteligence a přijdeme s cennými návrhy, jak nevýhody umělé inteligence překonat.

Nevýhody umělé inteligence

Umělá inteligence je v několika ohledech lepší než člověk, ale existuje i několik nevýhod umělé inteligence. Fascinující je, že rozhodující umělou inteligenci, která by během hry všechny ostatní přechytračila, by frustrovala sebemenší odchylka v pravidlech hry. Navíc by získané znalosti nemohla uplatnit v jiné hře, protože je to těžké. Spolu s touto schopností dokáže člověk zobecnit zkušenosti pro provádění jiných úkolů nesouvisejících s daným úkolem, i když jsou data těžko dostupná, a tuto vlastnost předtím i poté chválili velcí průkopníci umělé inteligence.

Přestože hluboké učení a neuronové sítě mají napodobovat interakci mozkových neuronů, je toho o složitém fungování mozku ještě hodně, co je třeba prozkoumat. Pokud jde o výpočetní výkon, náš mozek je jako superpočítač složený z mnoha tisíc CPU a GPU.

Výrok jednoho odborníka: „Dokonce i naše superpočítače jsou slabší než lidský mozek, který může pracovat rychlostí jednoho exaflopu za sekundu“. Ale stále máme své algoritmy, které se nezlepšily, abychom mohli předvídat, jaký výpočetní výkon potřebujeme, což je obtížné.

Zajímavé je, že samotná výpočetní kapacita nemusí být nutně přímo zodpovědná za vyšší inteligenci, jaká je spojována s různými tvory. Myšlenka hardwarové pobídky vedoucí k vyšší inteligenci se ukázala jako mylná díky tomu, že některá zvířata mají mozek a neurony větší než lidé. Uvědomění si limitů využití umělé inteligence je jednou z jejich podstatných součástí. Přestože jsme ještě daleko od stavu umělé inteligence na úrovni člověka, společnosti se snaží tento problém řešit.

Jak překonat omezení umělé inteligence

I přes všechny tyto obtíže však lze nevýhody umělé inteligence překonat. V současné době se pracuje na vysvětlitelném poznávání umělé inteligence, které by mělo vyřešit problém černých skříněk. Vysvětlitelná umělá inteligence je koncept zaměřený na transparentní algoritmy, které vysvětlují proces dospívání k předpovědím a rozhodnutím. Taková transparentnost může také pomoci při odhalování chyb nebo zkreslení v algoritmech.

Dalším podstatným aspektem je správa a řízení dat, protože spravují vysoce kvalitní data, na kterých se umělá inteligence a strojové učení učí. Subjekty musí investovat do správy a řízení dat, aby mohly ze svých algoritmů vytěžit vysokou efektivitu.

Vrchol umělé inteligence se předpokládá jako centrum kreativní filozofie vyplývající z integrace s lidskou inteligencí. Lze téměř vyloučit, že umělá inteligence bude schopna replikovat a plně nahradit procesy lidského myšlení. Přesto dochází k významným pokrokům v konstrukci inteligentnějších systémů podobných lidem, které s námi mohou spolupracovat při plnění pracovních úkolů.

Podniky si mohou osvojit různé techniky, aby ve své praxi překonaly hranice umělé inteligence nebo získaly více výhod z jejích předností. Níže uvádíme kompletní klíč odpovědí k těmto strategiím výkladu, příklady a vizuální pomůcky, aby lépe vyhovovaly vašemu stylu učení.

Zlepšení aktualizací algoritmů

Podnikům doporučujeme, aby udělaly krok vpřed a pokračovaly ve vylepšování algoritmů umělé inteligence pro zajištění konzistentního výkonu. Neustálé ladění algoritmů a aktualizace modelů mohou nabídnout řešení nedostatků, a tím vyrovnat přesnost. Například vyhledávač Google neustále zdokonaluje své algoritmy umělé inteligence, čímž zajišťuje lepší přesnost a relevanci v průběhu času.

Hybridní inteligence

Lidské znalosti zahrnují omezení a cíle umělé inteligence, aby poskytovaly lepší výsledky. Podniky mohou využívat smíšenou strategii, kdy umělá inteligence pomáhá práci lidských operátorů v rozhodovacím procesu. Například ve zdravotnictví lze umělou inteligenci integrovanou do diagnostických nástrojů využít k eliminaci chyb v průběhu procesu, což umožňuje kombinovat lidské odborné znalosti s umělou inteligencí.

Vysvětlitelná umělá inteligence

Interoperabilita a vysvětlitelnost rozhodnutí umělé inteligence může pomoci budovat důvěru a vzájemně výhodnou spolupráci. Vysvětlitelné metody umělé inteligence například umožňují lidem nahlédnout do toho, jak umělá inteligence dochází ke svým racionálním závěrům. To má zásadní význam zejména v oblastech, jako je zdravotnictví a samořízená auta. Podobně IBM a DARPA jsou dvě organizace, které provádějí výzkum vysvětlitelné umělé inteligence se záměrem objasnit rozhodovací procesy.

Kvalita dat a eliminace zkreslení

Nejkvalitnější vstupní data a odstranění zkreslení by mohly zlepšit výkonnost algoritmu umělé inteligence. Organizace mohou zajistit eliminaci zkreslení ve svých systémech zavedením efektivních procesů sběru dat a používáním smíšených datových souborů. Modely umělé inteligence by měly být pravidelně auditovány a kontrolovány, aby se eliminovalo jakékoli diskriminační chování uvnitř nich.

Kolaborativní učení

Systémy umělé inteligence se mohou učit z kolektivních lidských znalostí prostřednictvím technologií, které jsou platformami spolupráce. Umělá inteligence může dát podniku možnost neustále se zlepšovat prostřednictvím učení se z lidských interakcí a vstupů. Crowdsourcingové platformy, jako je například Kaggle, podporují spolupráci a zlepšují modely umělé inteligence mezi datovými vědci.

Odměna za posilování učení a samoučení

Podniky mohou prozkoumat metody posilování učení, které mohou poskytnout systémům strojového učení optimalizaci sebe sama. Posilování učení umožňuje umělé inteligenci procházet zkušenostmi a neustále se upravovat pro lepší výsledky. Příkladem může být AlphaGo od společnosti DeepMind, která pomocí metody zvané reinforcement learning zlepšila úroveň lidské hry Go.

Kvantové výpočty

Implementace kvantových počítačů by mohla tato omezení obejít. Kvantové algoritmy strojového učení se zabývají složitými výpočty přesahujícími rychlost světla, a umožňují tak složitější algoritmy umělé inteligence. Kvantové počítače pro účely umělé inteligence intenzivně zkoumají mimo jiné společnosti IBM, Google a Microsoft.

Článek je napsán s cílem ukázat vám nedostatky umělé inteligence a jak je můžete překonat pomocí vhodných strategií. V oblasti umělé inteligence došlo k revoluci, protože OpenAI, vývojář GPT-4, přinesl svůj nejnovější produkt a na poli generativních nástrojů umělé inteligence je mnoho nováčků. Svět bude svědkem souběžného období změn a rozvratu.