مشاكل وتحديات الذكاء الاصطناعي

أهم مشاكل وتحديات الذكاء الاصطناعي

مشاكل وتحديات الذكاء الاصطناعي ، الذكاء الاصطناعي هو الدرجة التي يستطيع بها الكمبيوتر أو الروبوت الرقمي ، والذي يمكن التحكم فيه عن طريق الكمبيوتر ، أداء العديد من الوظائف المتعلقة بالأشياء الذكية ، ويمكن أن يواجه الذكاء الاصطناعي العديد من التحديات ، أبرزها ما يلي:

القدرة الحاسوبية

إن مقدار الطاقة المستخدمة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، والتي عادة ما تحتاج إلى الطاقة ، هو عامل رئيسي يسمح للعديد من المطورين بالابتعاد عن التعلم الآلي والتعلم العميق ، وهما الركيزتان الأساسيتان للذكاء الاصطناعي ، ليس ذلك فحسب ، بل يتطلب الكثير. نوى متعددة ، وكذلك وحدات معالجة الرسومات. للعمل بمستوى عالي من الكفاءة.

وتجدر الإشارة إلى أن هناك عددًا كبيرًا من المجالات التي تحتوي على العديد من الأفكار ، وتشرح كيفية تطبيق الأسس التي يقوم عليها التعلم العميق ؛ على سبيل المثال ، العمل على مراقبة الكويكبات والأجسام الكونية والعمل على تقديم الخدمات الصحية وما إلى ذلك.

وبالتالي ، يتضح أن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى قوة حوسبية ضخمة جدًا ، وأجهزة كمبيوتر عملاقة باهظة الثمن ، وعلى الرغم من وجود الحوسبة السحابية ، بالإضافة إلى أنظمة المعالجة المتوازية ، يرغب العاملون في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي بكفاءة ، لكن هذا غير ممكن للجميع ، بسبب أحجام البيانات الكبيرة والخوارزميات المعقدة.

تعرف ايضا علي :- أهمية الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم

ضعف الثقة

يعد عدم الثقة من أهم التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي ، حيث يؤدي عدم الثقة إلى التوتر والقلق حول كيفية معرفة التوقعات المرغوبة لنماذج التعلم العميق للمخرجات ، بالإضافة إلى معرفة كيف يمكن لمجموعة معينة من المدخلات أن تخلق حلولاً واضحة ، بالنسبة للكثيرين عناصر متنوعة. هذه مشكلة يصعب حلها للناس العاديين.

هناك عدد كبير من الناس حول العالم لا يعرفون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي ، وبعد ذلك لا يعرفون حتى وجوده ، بالإضافة إلى عدم قدرتهم على معرفة كيفية دمج العناصر التي يستخدمونها بشكل يومي. قاعدة؛ مثل الهواتف الذكية وأجهزة التلفاز الذكية بالإضافة إلى الخدمات المصرفية وحتى السيارات.

معرفة محدودة

بغض النظر عن الأشخاص المهتمين بالتكنولوجيا ؛ مثل العمال والطلاب والباحثين ، لا يوجد سوى عدد قليل ومحدود من الأشخاص الذين لديهم معرفة كافية على مستويات عالية ، حول ماهية الذكاء الاصطناعي ، حتى لو كان هناك العديد من الأماكن في الأسواق الكبيرة ، الذين يسعون إلى استخدام الذكاء الاصطناعي ، والاعتماد بدلاً من الأنظمة التقليدية.

فمثلا؛ هناك عدد كبير من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم ، والتي من خلال مهاراتها يمكن أن تحدد عاملاً مبتكرًا ؛ من أجل زيادة إنتاجهم ، تنظيم إدارة الموارد ، بالإضافة إلى بيع المنتجات عبر الإنترنت ، ومعرفة كيفية التعرف على سلوك المستهلك ، والتواصل مع السوق على مستوى عالٍ من الكفاءة.

المستوى البشري

تعتبر هذه النقطة من أصعب التحديات التي وقفت في طريق الذكاء الاصطناعي ، وهذا التحدي هو سبب بقاء الباحثين في طليعة الشركات في مجال خدمات الذكاء الاصطناعي ، لذلك تتميز هذه الشركات بالضبط بمستوى ذلك يمكن أن تصل إلى 90٪ ، ومع ذلك ، يمكن تدريب الناس بشكل أفضل من ذلك أيضًا.

وعليه يحتاج نموذج التعلم العميق إلى أداء دقيق للغاية ، بالإضافة إلى زيادة كفاءة مجموعة البيانات ، وكذلك العديد من الخوارزميات الدقيقة والمحدودة ، بالإضافة إلى قوة الحوسبة القوية ، مع تدريب دوري على بيانات الاختبار.

خصوصية البيانات وأمنها

إن حجر الزاوية في أي نموذج للتعلم العميق والتعلم الآلي هو توافر البيانات والموارد للتدريب ، والسبب هو أن هذه البيانات يتم إنشاؤها بواسطة ملايين المستخدمين حول العالم ، لذلك هناك العديد من الفرص لاستخدام هذه البيانات لأغراض غير أخلاقية.

فمثلا؛ الهجمات الإلكترونية على البيانات الشخصية لجميع المستخدمين على شبكة معينة عبر الإنترنت ، لذلك سعت العديد من الشركات إلى عمل مبتكر لتقليل هذه العوائق بشكل كبير ، حيث تقوم بتدريب البيانات على الأجهزة الذكية ، بحيث لا يمكن إرسالها مرة أخرى إلى الخوادم ، ولكن يتم إرسال النموذج المدرب مرة واحدة فقط إلى الشركة.

مشكلة التحيز

من أجل مواجهة تحديات الذكاء الاصطناعي ، من الضروري محاولة التغلب على أكبر عدد ممكن من التحيزات أثناء تدريب الذكاء الاصطناعي ، والتركيز على حقيقة أن هذا التدريب يتطلب الوقوف جنبًا إلى جنب ، من أجل الممارسة بدقة لصالح المجتمع. كقاعدة عامة ، يبدأ الأمر بالضرورة بمعرفة أن هناك إمكانية للانحراف في العديد من الحلول المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

لذلك ، من الضروري التركيز على البيانات ، لتكون قادرًا على خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، والسعي الجاد للقضاء على مشاكل التحيز على نفس البيانات ، على سبيل المثال ؛ قاعدة بيانات ImageNet ، مع الكثير من الوجوه البيضاء ، وهي كبيرة مقارنة بالوجوه غير البيضاء.

إذا تم تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة على دراسة خصائص تلك الوجوه من خلال قواعد البيانات ، والتي لا تمثل التوازن الصحيح للوجوه ، فإن الخوارزمية لا تعمل بشكل جيد على الوجوه غير البيضاء ، وبالتالي خلق تحيز داخلي مع العديد من النتائج.

نقص البيانات

من أهم العوامل المساهمة في بناء ذكاء اصطناعي فعال: العمل على استخدام كمية كبيرة وكافية من المعلومات والبيانات بمستويات عالية من الكفاءة ؛ من أجل تحقيق أفضل النتائج المرجوة ، والعكس صحيح ، في ظل عدم توفر البيانات المذكورة سابقًا ، سيؤدي ذلك إلى وضع عقبات في طريق الشركات المستثمرة.

هذا موجود في أنظمة إدارة البيانات المختلفة التي تساعد في تمكين الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي عدم القدرة على تدريب الخوارزميات على كيفية التخلص بدقة من المشكلات التي تواجهها ، ولكن اليوم تسعى العديد من الشركات إلى تطوير أساليب منهجية تركز بشكل أساسي على كيفية إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي.

نتيجة لذلك ، يمكن أن ينتج عنه نتائج صحيحة وشاملة ، حتى لو كان هناك نقص في البيانات المطلوبة.

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.