آیا تا به حال در مورد Neuralink شنیده اید؟ این یک شرکت نوپا است که توسط ایلان ماسک تأسیس شده و در حال کار بر روی یکپارچگی جدی هوش مصنوعی با بدن انسان است. آها تراشه ای ساخته اند که آرایه ای از 96 رشته کوچک پلیمری است که هر کدام شامل 32 الکترود است و می توان آن را به مغز پیوند زد. می دانم به چه فکر می کنید: “این یک داستان علمی تخیلی جدی است”، اما پاسخ این است: نه. این در دنیای واقعی و با استفاده از این وسیله اتفاق می افتد و شما می توانید مغز خود را با وسایل الکترونیکی روزمره بدون حتی دست زدن به آنها متصل کنید!
چند سوال جدی پی می آید: آیا واقعاًاین کار لازم است؟ آیا آنقدر مفید خواهد بود؟ آیا ما برای این نوع فناوری آماده هستیم؟ چه تاثیری بر زندگی ما در آینده خواهد داشت؟ بیایید چالش های هوش مصنوعی را دریابیم.
تاثیر هوش مصنوعی بر زندگی انسان ها و اقتصاد حیرت انگیز بوده است. هوش مصنوعی می‌تواند تا سال 2030 حدود 15.7 تریلیون دلار به اقتصاد جهانی اضافه کند. برای در نظر گرفتن این موضوع، این حدود تولیدات اقتصادی چین و هند از امروز است.
با پیش‌بینی شرکت‌های مختلف که استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری کسب‌وکار آن ها را تا 40% افزایش دهد، افزایش چشمگیر تعداد استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی از سال 2000 تا کنون 14 برابر افزایش یافته است. کاربرد هوش مصنوعی می‌تواند از ردیابی سیارک‌ها و دیگر اجرام کیهانی در فضا تا پیش‌بینی بیماری‌های روی زمین، کشف راه‌های جدید و نوآورانه برای مهار تروریسم و ایجاد طرح‌های صنعتی باشد.
چالش های رایج در هوش مصنوعی
چندین مشکل هوش مصنوعی وجود دارد و ما قصد داریم به این چالش ها و نحوه حل آنها بپردازیم.
1. قدرت محاسباتی
میزان قدرتی که این الگوریتم های تشنه قدرت استفاده می کنند عاملی است که اکثر توسعه دهندگان را دور نگه می دارد. یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، پله های این هوش مصنوعی هستند و برای کارآمد شدن نیاز به تعداد فزاینده‌ای از هسته‌ها و پردازنده‌های گرافیکی دارند. حوزه‌های مختلفی وجود دارد که در آن ما ایده‌ها و دانشی برای پیاده‌سازی چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند ردیابی سیارک‌ها، استقرار مراقبت‌های بهداشتی، ردیابی اجرام کیهانی و موارد دیگر داریم.
آنها به قدرت محاسباتی یک ابر رایانه نیاز دارند و بله، ابر رایانه ها ارزان نیستند. اگرچه، با توجه به در دسترس بودن پردازش ابری و سیستم‌های پردازش موازی، توسعه‌دهندگان سیستم‌های AI به طور موثرتری کار می‌کنند، اما قیمت آنها بسیار بالاست. همه نمی توانند با افزایش حجم بی سابقه داده ها و افزایش سریع الگوریتم های پیچیده این کار را انجام دهند.
2. کمبود اعتماد
یکی از مهمترین عواملی که باعث نگرانی راجع به هوش مصنوعی می‌شود، ماهیت ناشناخته چگونگی پیش‌بینی مدل‌های یادگیری عمیق خروجی است. اینکه چگونه یک مجموعه خاص از ورودی ها می توانند راه حلی برای انواع مختلف مسائل ابداع کنند، برای یک فرد ناوارد دشوار است.
بسیاری از مردم جهان حتی از کاربرد یا وجود هوش مصنوعی و نحوه ادغام آن در وسایل روزمره ای که با آنها تعامل دارند مانند تلفن های هوشمند، تلویزیون های هوشمند، بانک ها و حتی اتومبیل ها (در برخی از سطوح اتوماسیون) اطلاعی ندارند.
3. دانش محدود
اگرچه مکان های زیادی در بازار وجود دارد که می توانیم از هوش مصنوعی به عنوان جایگزین بهتری برای سیستم های سنتی استفاده کنیم. مشکل واقعی دانش هوش مصنوعی است. به غیر از علاقه مندان به فناوری، دانشجویان و محققان، تنها تعداد محدودی از افراد از پتانسیل هوش مصنوعی آگاه هستند. به عنوان مثال، شرکت‌های کوچک و متوسط زیادی وجود دارند که می‌توانند کار خود را برنامه‌ریزی کنند یا راه‌های نوآورانه‌ای برای افزایش تولید، مدیریت منابع، فروش و مدیریت محصولات آنلاین، یادگیری و درک رفتار مصرف‌کننده و واکنش موثر و کارآمد به بازار بیاموزند. . آنها همچنین از ارائه دهندگان خدماتی مانند Google Cloud، Amazon Web Services و سایرین در صنعت فناوری آگاه نیستند.
۴. در سطح انسانی
این یکی از مهمترین چالش‌های هوش مصنوعی است، چالشی که محققان را برای خدمات هوش مصنوعی در حاشیه شرکت‌ها و استارت‌آپ‌ها نگه داشته است. این شرکت ها ممکن است از دقت بالای 90 درصد به خود ببالند، اما انسان ها می توانند در همه این سناریوها بهتر عمل کنند. به عنوان مثال، اجازه دهید مدل ما پیش بینی کند که آیا این تصویر یک سگ است یا یک گربه. انسان تقریباً هر بار می‌تواند خروجی صحیح را پیش‌بینی کند و دقت خیره‌کننده بالای 99 درصد را به دست آورد. برای اینکه یک مدل یادگیری عمیق بتواند عملکرد مشابهی را انجام دهد، به تنظیم دقیق بی‌سابقه، بهینه‌سازی هایپرپارامتر، مجموعه داده‌های بزرگ و یک الگوریتم کاملاً تعریف‌شده و دقیق، همراه با قدرت محاسباتی قوی، آموزش بی‌وقفه روی داده‌های قطار و آزمایش روی داده‌های آزمایشی نیاز دارد. به نظر می رسد کار زیادی داشته باشد، و در واقع صد برابر دشوارتر از آن چیزی است که به نظر می رسد. یکی از راه‌هایی که می‌توانید از انجام تمام کارهای سخت خودداری کنید، استفاده از یک ارائه‌دهنده خدمات است، زیرا آنها می‌توانند مدل‌های یادگیری عمیق خاص را با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده آموزش دهند. آنها از روی میلیون‌ها تصویر آموزش دیده‌اند و برای حداکثر دقت تنظیم شده‌اند، اما مشکل واقعی این است که همچنان خطاها را نشان می‌دهند و واقعاً برای رسیدن به عملکرد در سطح انسانی تلاش می‌کنند.
5. حریم خصوصی و امنیت داده ها
عامل اصلی که تمام مدل های یادگیری عمیق و ماشینی بر آن استوار است، در دسترس بودن داده ها و منابع برای آموزش آنهاست. بله، ما داده‌هایی داریم، اما از آنجایی که این داده‌ها از میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان تولید می‌شوند، این احتمال وجود دارد که از این داده‌ها برای اهداف بد استفاده شود. به عنوان مثال، فرض کنید یک ارائه دهنده خدمات پزشکی به 1 میلیون نفر در یک شهر خدمات ارائه می دهد و به دلیل یک حمله سایبری، اطلاعات شخصی همه یک میلیون کاربر به دست همه افراد در دارک وب می افتد. این داده ها شامل داده هایی در مورد بیماری ها، مشکلات سلامتی، تاریخچه پزشکی و موارد دیگر است. بدتر از همه، ما اکنون با داده های اندازه سیاره سروکار داریم. با این همه اطلاعات که از همه جهات سرازیر می شود، مطمئناً مواردی از نشت داده ها وجود خواهد داشت.
برخی از شرکت ها از قبل، شروع به کار نوآورانه برای دور زدن این موانع کرده اند. این داده ها را روی دستگاه های هوشمند آموزش می دهد و از این رو به سرورها ارسال نمی شود، فقط مدل آموزش دیده به سازمان ارسال می شود.
6. مشکل تعصب
ماهیت خوب یا بد یک سیستم هوش مصنوعی واقعاً به مقدار داده ای که روی آن آموزش می بیند بستگی دارد. از این رو، توانایی به دست آوردن داده های خوب راه حلی برای سیستم های هوش مصنوعی خوب در آینده است. اما، در واقعیت، داده‌های روزمره که سازمان‌ها جمع‌آوری می‌کنند ضعیف هستند و به خودی خود اهمیتی ندارند. آنها مغرضانه هستند و فقط به نحوی ماهیت و مشخصات تعداد محدودی از افراد با علایق مشترک را بر اساس مذهب، قومیت، جنسیت، جامعه و سایر تعصبات نژادی تعریف می کنند. تغییر واقعی را می توان تنها با تعریف برخی از الگوریتم هایی که می توانند به طور موثر این مشکلات را ردیابی کنند، ایجاد کرد.
7. کمبود داده
در شرایطی که شرکت‌های بزرگی مانند گوگل، فیس‌بوک و اپل با اتهاماتی در رابطه با استفاده غیراخلاقی از داده‌های تولید شده کاربران مواجه هستند، کشورهای مختلفی مانند هند از قوانین سخت‌گیرانه فناوری اطلاعات برای محدود کردن جریان استفاده می‌کنند. بنابراین، این شرکت‌ها در حال حاضر با مشکل استفاده از داده‌های محلی برای توسعه برنامه‌های کاربردی برای جهان مواجه هستند که منجر به سوگیری می‌شود. داده ها جنبه بسیار مهمی از هوش مصنوعی هستند و از داده های برچسب دار برای آموزش ماشین ها برای یادگیری و پیش بینی استفاده می شود. برخی از شرکت‌ها در تلاش هستند تا روش‌های جدیدی را ابداع کنند و بر ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی متمرکز شده‌اند که علیرغم کمیاب بودن داده‌ها می‌توانند نتایج دقیقی به دست آورند. با اطلاعات جانبدارانه، کل سیستم ممکن است دچار نقص شود.
چگونه هوش مصنوعی می تواند کسب و کارها را در سال های آینده بهبود بخشد
شرکت های بزرگی مانند اپل و گوگل سرمایه گذاری زیادی در توسعه هوش مصنوعی کرده اند. فراتر از این مشاغل، هوش مصنوعی اغلب در بخش‌های دیگر از جمله تولید، آموزش، خرده‌فروشی و مراقبت‌های بهداشتی مورد استفاده قرار نمی‌گیرد. همه این مشاغل هر روز حجم عظیمی از داده ها را تولید می کنند، اما هوش مصنوعی به ندرت برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های عظیم و نتیجه گیری از این الگوها و ویژگی های آن داده ها استفاده می شود. سوال اصلی این است که چرا موضوع اینقدر برجسته است؟ عدم دسترسی، درک و توانایی ها علت آن است. ما در مورد مهمترین مشکلات هوش مصنوعی خوانده ایم. ما باید بیاموزیم که چه چیزی می تواند شکاف بین آن مشکلات هوش مصنوعی و سودآوری یک تجارت را پر کند. یکی از بزرگترین مشکلات هوش مصنوعی این است که منابع پردازش پیچیده و گران قیمت مورد نیاز برای اکثر مشاغل در دسترس نیست. علاوه بر این، آنها به تخصص گران و کمیاب هوش مصنوعی مورد نیاز برای استفاده موثر از این منابع دسترسی ندارند.
تا سال 2022، 37 درصد از مشاغل قبلاً از خدمات هوش مصنوعی استفاده کرده اند و به این کار ادامه می دهند. طبق یک مطالعه، صنعت هوش مصنوعی تا سال 2025 هر سال 126 میلیارد دلار درآمد خواهد داشت. به گفته فوربس، هوش مصنوعی تا سال 2030 به یک صنعت 15.7 تریلیون دلاری تبدیل خواهد شد و سرمایه گذاری ها تا سال 2024 به حدود 500 میلیارد دلار خواهد رسید.
در اینجا 3 روش وجود دارد که از طریق آنها هوش مصنوعی می تواند به افزایش کسب و کارها و غلبه بر مشکلات ذکر شده در بالا با هوش مصنوعی کمک کند.
۱. از فناوری های هوش مصنوعی موجود استفاده کنید
کسب‌وکارها دیگر نیازی به آموزش هوش مصنوعی از همان ابتدا ندارند، زیرا بر خلاف مدل‌های قدیمی‌تر که مشکلات مربوط به هوش مصنوعی را دارند، در حال حاضر کارهای زیادی با هوش مصنوعی روی فضای ابری انجام می‌شود که به‌طور گسترده در دسترس است. آنها می توانند از کار انجام شده توسط سایر شرکت ها سود ببرند. آنها می‌توانند فناوری‌های هوش مصنوعی را که از قبل کار می‌کنند، مطابق با خواسته‌های خود تطبیق دهند. اما آنها قادر به انجام این کار بدون یک رابط کاربر پسند و بصری نیستند.
۲. به طور مرتب فناوری های هوش مصنوعی را به روز کنید
یادگیری و بهبود مستمر با هوش مصنوعی امکان پذیر است. این همان چیزی است که آن را به شکل بینظیری از فناوری تبدیل می کند. اگر مالک تسلا هستید، این را می دانید زیرا یک به روز رسانی نرم افزار جدید همیشه در دسترس است. این به این دلیل رخ می دهد که در حال حاضر میلیون ها تسلا در جاده ها وجود دارد که همگی در حال جمع آوری داده هایی هستند که روزانه برای بهبود هر خودرو استفاده می شود. با هوش مصنوعی، این نوع یادگیری و به اشتراک گذاری دانش در تمام زمینه های کاربردی و صنایع مورد نیاز است. بهبود مستمر این فناوری به شما کمک می کند تا کسب و کار خود را بی نظیر کنید و همچنین بر مشکلات هوش مصنوعی غلبه کنید.
۳. از آخرین تکنولوژی بهره ببرید
حتی اگر آنها در آن زمان پیشگام بودند، روش‌های هوش مصنوعی که اخیراً مورد استفاده قرار گرفتند دیگر مؤثر نیستند. چندین مشکل در هوش مصنوعی برای مدل های قدیمی وجود دارد. مدل‌های جدید و بهبود یافته هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی همیشه در حال توسعه هستند، شبیه به اینکه چگونه افراد توانایی‌هایی را در حین تلاش برای یادگیری چیزهای جدید و رشد مداوم و افزودن استعدادهای جدید در طول عمر خود به دست می‌آورند. با این حال، برای اینکه کاربران هوش مصنوعی از آنها بهره مند شوند، طراحی پردازنده و مدل های برنامه نویسی جدید مورد نیاز است که بتواند هم الگوریتم های هوش مصنوعی و هم غیر AI را اجرا کند. سپس عصر جدیدی از راه‌حل‌های هوش مصنوعی مفیدتر و مقرون به صرفه‌تر در طیف گسترده‌ای از موارد استفاده و بخش‌ها پدیدار خواهد شد. ما به زودی قادر خواهیم بود از محدودیت های فعلی در مورد قدرت، پیچیدگی و هزینه ها غلبه کنیم.
نتیجه گیری
اگرچه این چالش‌ها در هوش مصنوعی برای بشریت بسیار ناامیدکننده و ویرانگر به نظر می‌رسند، اما از طریق تلاش جمعی مردم، می‌توانیم این تغییرات را بسیار مؤثر ایجاد کنیم. به گفته مایکروسافت، نسل بعدی مهندسان باید خود را در این فناوری‌های جدید پیشرفته ارتقا دهند تا فرصتی برای همکاری با سازمان‌های آینده داشته باشند و برای اینکه شما را آماده کند، ارتقا یافته برنامه‌هایی را روی این فناوری‌های پیشرفته به بسیاری از ما ارائه می دهد. دانشجوی شاغل در گوگل، مایکروسافت، آمازون و ویزا و بسیاری از 500 شرکت ثروتمند دیگر.
