Αν σκέφτεστε να αναπτύξετε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης για την εταιρεία σας, είναι πιθανό να συναντήσετε κάποια εμπόδια. Η εκ των προτέρων κατανόησή τους μπορεί να διευκολύνει το έργο σας. Αυτά είναι τα πιο συνηθισμένα προβλήματα με την ανάπτυξη και την εφαρμογή της ΤΝ που μπορεί να αντιμετωπίσετε και οι τρόποι με τους οποίους μπορείτε να τα διαχειριστείτε:
- Καθορισμός του σωστού συνόλου δεδομένων
Η ποιότητα και η διαθεσιμότητα των δεδομένων είναι απαραίτητες προϋποθέσεις για τις δυνατότητες ΤΝ. Για να διασφαλίσει μια εταιρεία τις πιο αποτελεσματικές και έγκαιρες δυνατότητες ΤΝ, θα πρέπει να χρησιμοποιεί τα σωστά σύνολα δεδομένων και να διαθέτει μια αξιόπιστη πηγή σχετικών δεδομένων που είναι καθαρά, προσβάσιμα, καλά διαχειριζόμενα και ασφαλή. Δυστυχώς, είναι αδύνατο να διαμορφωθούν αλγόριθμοι ΤΝ για τον έλεγχο της ροής δεδομένων χαμηλής ποιότητας και ανακριβών δεδομένων, αλλά οι επιχειρήσεις μπορούν να έρθουν σε επαφή με εμπειρογνώμονες ΤΝ και να συνεργαστούν με τους ιδιοκτήτες των διαφόρων πηγών δεδομένων για να ξεπεράσουν τις προκλήσεις της εφαρμογής της ΤΝ.
- Το πρόβλημα της μεροληψίας
Η ποιότητα των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης εξαρτάται από τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύονται. Τα καλά δεδομένα είναι το κλειδί για τις καλές υπηρεσίες ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης. Εάν δεν υπάρχουν καλά δεδομένα, οι εταιρείες αντιμετωπίζουν πολυάριθμες προκλήσεις εφαρμογής της ΤΝ που προέρχονται από προκαταλήψεις – ανωμαλίες στην έξοδο των αλγορίθμων MLΑνοίγει ένα νέο παράθυρο όταν παράγονται αποτελέσματα που βασίζονται σε διακριτικές υποθέσεις που γίνονται κατά τη διαδικασία μηχανικής μάθησης ή σε προκαταλήψεις στα δεδομένα εκπαίδευσης. Τα δεδομένα χαμηλής ποιότητας συχνά συνοδεύονται από φυλετικές, έμφυλες, κοινοτικές και εθνοτικές προκαταλήψεις.
Τέτοιες προκαταλήψεις πρέπει να εξαλειφθούν. Η πραγματική αλλαγή μπορεί να προέλθει είτε από την εκπαίδευση των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης με αμερόληπτα δεδομένα είτε από την ανάπτυξη εύκολα επεξηγηματικών αλγορίθμων που μπορούν να διαβαστούν εύκολα. Επιπλέον, πολλές εταιρείες που αναπτύσσουν τεχνητή νοημοσύνη επενδύουν σημαντικά στην ανάπτυξη πλαισίων και τεχνικών ελέγχου για την ενίσχυση της εμπιστοσύνης και της διαφάνειας και τον εντοπισμό μεροληψίας στους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης.
- Ασφάλεια και αποθήκευση δεδομένων
Οι περισσότερες υπηρεσίες ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης βασίζονται στη διαθεσιμότητα μεγάλου όγκου δεδομένων για την εκπαίδευση των αλγορίθμων. Αν και η παραγωγή μεγάλου όγκου δεδομένων παρέχει καλύτερες επιχειρηματικές ευκαιρίες, από τη μία πλευρά, δημιουργεί ταυτόχρονα ζητήματα αποθήκευσης δεδομένων και ασφάλειας από την άλλη. Όσο περισσότερα δεδομένα παράγονται και όσο περισσότεροι χρήστες έχουν πρόσβαση, τόσο μεγαλύτερες είναι οι πιθανότητες διαρροής δεδομένων στα χέρια κάποιου στον σκοτεινό ιστό. Τα ζητήματα ασφάλειας και αποθήκευσης δεδομένων έχουν λάβει παγκόσμια κλίμακα, καθώς τα δεδομένα αυτά παράγονται από εκατομμύρια χρήστες σε όλο τον κόσμο. Για το λόγο αυτό, οι επιχειρήσεις πρέπει να διασφαλίζουν ότι χρησιμοποιούνται το καλύτερο περιβάλλον διαχείρισης δεδομένων για ευαίσθητα δεδομένα και αλγόριθμοι εκπαίδευσης για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
- Υποδομή
Οι λύσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη αλλάζουν τη ζωή μας και παρέχουν καθημερινή χρησιμότητα μέσω υψηλών ταχυτήτων στο διαδίκτυο. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης επιτυγχάνουν αυτές τις ταχύτητες υπό την προϋπόθεση ότι μια εταιρεία διαθέτει την κατάλληλη υποδομή και δυνατότητες επεξεργασίας υψηλής ποιότητας. Ωστόσο, οι περισσότεροι οργανισμοί εξακολουθούν να βασίζονται σε απαρχαιωμένες υποδομές, εφαρμογές και συσκευές για τη λειτουργία των λειτουργιών πληροφορικής τους, καθώς η διοίκηση συχνά φοβάται τα έξοδα που απαιτούνται για την ενημέρωση των συστημάτων, επιλέγοντας αντ’ αυτού να απορρίψει την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Παρόλο που οι εταιρείες που αναπτύσσουν την τεχνητή νοημοσύνη ή την υιοθετούν θα πρέπει να είναι έτοιμες να φέρουν τις υπηρεσίες πληροφορικής τους σε ένα νέο επίπεδο, η αντικατάσταση των πεπαλαιωμένων υποδομών με παραδοσιακά συστήματα κληρονομιάς παραμένει μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις για πολλές εταιρείες πληροφορικής.
- Ενσωμάτωση AI
Οι προκλήσεις με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις προκύπτουν πρώτα από την ανάγκη ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης στα υπάρχοντα συστήματα. Απαιτεί την υποστήριξη παρόχων λύσεων ΤΝ με εκτεταμένη εμπειρία και τεχνογνωσία. Η μετάβαση στην AI είναι πιο περίπλοκη από την απλή προσθήκη νέων plugins στον τρέχοντα ιστότοπο. Η υποδομή, η αποθήκευση δεδομένων και η εισαγωγή δεδομένων θα πρέπει να εξεταστούν και να διασφαλιστούν από αρνητικές επιπτώσεις. Πρέπει να διασφαλιστεί η συμβατότητα με όλες τις απαιτήσεις ΤΝ, καθώς και η ομαλή λειτουργία των υφιστάμενων συστημάτων. Επιπλέον, μόλις ολοκληρωθεί η μετάβαση, οι εργαζόμενοι πρέπει να εκπαιδευτούν κατάλληλα για την εργασία με το νέο σύστημα.
- Υπολογισμός
Ο κλάδος της πληροφορικής αντιμετωπίζει πολλές προκλήσεις και πρέπει συνεχώς να ενημερώνεται. Κανένας άλλος κλάδος δεν έχει αναπτυχθεί τόσο γρήγορα. Όμως, η επίτευξη της υπολογιστικής ισχύος για την επεξεργασία του τεράστιου όγκου δεδομένων που είναι απαραίτητος για την κατασκευή συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης είναι η μεγαλύτερη πρόκληση που έχει αντιμετωπίσει ποτέ ο κλάδος. Η επίτευξη και η χρηματοδότηση αυτού του επιπέδου υπολογισμού μπορεί να αποτελέσει πρόκληση, ιδίως για τις νεοσύστατες επιχειρήσεις και τις εταιρείες μικρού προϋπολογισμού.
- Εξειδικευμένες δεξιότητες
Η αναζήτηση και η εκπαίδευση ατόμων με τις κατάλληλες δεξιότητες και την τεχνογνωσία για την εφαρμογή και την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης είναι μία από τις πιο συχνά αναφερόμενες προκλήσεις. Η έλλειψη γνώσεων εμποδίζει τους οργανισμούς να υιοθετήσουν ομαλά τις τεχνολογίες ΤΝ και παρεμποδίζει τους οργανισμούς στο ταξίδι τους στην ΤΝ. Επειδή πρόκειται για μια σημαντική πρόκληση στον κλάδο της πληροφορικής, οι εταιρείες θα πρέπει να σκεφτούν να δαπανήσουν πρόσθετο προϋπολογισμό για εκπαίδευση στην ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, να προσλάβουν ταλέντα ανάπτυξης AI ή να αγοράσουν και να αδειοδοτήσουν δυνατότητες από μεγαλύτερες εταιρείες πληροφορικής.
- Ακριβά και σπάνια
Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, η ενσωμάτωση της ΤΝ, η ανάπτυξη ανοίγει νέο παράθυρο , και η εφαρμογή απαιτούν έναν ειδικό, όπως έναν επιστήμονα δεδομένων ή έναν μηχανικό δεδομένων με συγκεκριμένο επίπεδο δεξιοτήτων και τεχνογνωσίας. Μία από τις σημαντικότερες προκλήσεις για την εφαρμογή της ΤΝ στις επιχειρήσεις είναι ότι οι ειδικοί αυτοί είναι ακριβοί και προς το παρόν αρκετά σπάνιοι στην αγορά της πληροφορικής. Οι εταιρείες με μικρό προϋπολογισμό, λοιπόν, αντιμετωπίζουν την πρόκληση να προσλάβουν τους κατάλληλους ειδικούς που απαιτεί το έργο. Επιπλέον, μόλις αποφασίσετε να εφαρμόσετε ή να αναπτύξετε ένα σύστημα βασισμένο στην τεχνητή νοημοσύνη, θα πρέπει να παρέχετε συνεχή εκπαίδευση, η οποία μπορεί να απαιτεί σπάνιους ειδικούς υψηλού επιπέδου.
- Νομικά ζητήματα
Υπάρχουν πολλές νομικές ανησυχίες γύρω από την ανάπτυξη και την εφαρμογή εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης που πρέπει να απασχολούν τις εταιρείες. Τα δεδομένα που συλλέγουν οι αλγόριθμοι από τους χρήστες είναι πολύ ευαίσθητα. Οι λανθασμένοι αλγόριθμοι και τα συστήματα διακυβέρνησης δεδομένων που εγκαθίστανται στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης θα κάνουν πάντα λανθασμένες προβλέψεις και θα επιφέρουν απώλειες στα κέρδη της εταιρείας. Επιπλέον, μπορεί να παραβιάζει νόμους ή κανονισμούς, θέτοντας τον οργανισμό στην παγίδα νομικών προκλήσεων.
- Εξηγησιμότητα
Είναι στην ανθρώπινη φύση να εμπιστευόμαστε μόνο πράγματα που είναι εύκολα κατανοητά. Μία από τις κρίσιμες προκλήσεις εφαρμογής της ΤΝ είναι η άγνωστη φύση του τρόπου με τον οποίο τα μοντέλα βαθιάς μάθησης και ένα σύνολο εισροών μπορούν να προβλέψουν την έξοδο και να διαμορφώσουν μια λύση για ένα πρόβλημα. Η επεξηγηματικότητα στην τεχνητή νοημοσύνη απαιτείται για την παροχή διαφάνειας στις αποφάσεις της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς και στους αλγορίθμους που οδηγούν σε αυτές. Αυτό σημαίνει ότι οι οργανισμοί πρέπει να εργάζονται πάνω στις πολιτικές που ελέγχουν τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στη λήψη αποφάσεων, να παρέχουν συχνές επιθεωρήσεις των συστημάτων τους και να έχουν τακτική εκπαίδευση.
Ο οδικός χάρτης εφαρμογής της ΤΝ
Η ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης έχει γίνει μέρος της ζωής του κλάδου της πληροφορικής. Παρ’ όλα αυτά, οι επιχειρήσεις πρέπει να μάθουν πώς λειτουργεί η ΤΝ και πώς να ξεπεράσουν τις προκλήσεις εφαρμογής της ΤΝ και τις προκλήσεις ανάπτυξης της ΤΝ με ελάχιστους κινδύνους και απώλειες. Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι ο οδικός χάρτης υλοποίησης της ΤΝ μπορεί να είναι δύσκολος, αλλά η εκ των προτέρων εξοικείωση με τις προκλήσεις και η υιοθέτηση μιας στρατηγικής υλοποίησης της ΤΝ βήμα προς βήμα μπορεί να διευκολύνει τη διαδικασία.
Erol User
