人工智能(AI)領(lǐng)域經(jīng)歷了深刻的變化,并變得越來越復(fù)雜。人工智能被譽(yù)為改變游戲規(guī)則的技術(shù)。人工智能由于其聰明才智,比人類更早完成任務(wù),例如語音識別、模式可視化和決策,但它只能翻譯語言。然而，自ChatGPT發(fā)布以來，該定義一直是類似的。

不過，這并不是關(guān)于生成式人工智能能力的高估。人工智能也有缺點(diǎn)。本文將評估人工智能的缺點(diǎn),民主地討論這些問題,并就如何克服人工智能的缺點(diǎn)提出有價(jià)值的建議。

人工智能在很多方面都優(yōu)于人類,但也有一些缺點(diǎn)。有趣的是，在游戲中勝出的裁判AI會(huì)因?yàn)橛螒蛞?guī)則的微小變化而感到沮喪。此外,我們無法運(yùn)用在其他游戲中獲得的知識,因?yàn)槠涓щy。再加上這種能力，即使很難獲得數(shù)據(jù)，人類也可以總結(jié)經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行與給定任務(wù)無關(guān)的其他任務(wù)，這一特性在之前和之后都受到了偉大的人工智能先驅(qū)的贊揚(yáng)。

雖然深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是為了模擬大腦神經(jīng)元的相互作用,但是對于大腦的復(fù)雜功能，還有很多有待消化的地方。在處理能力方面,我們的大腦就像一臺由成千上萬個(gè)CPU和GPS構(gòu)成的超級計(jì)算機(jī)。

一位專家曾經(jīng)說過，即使是我們的超級計(jì)算機(jī)也比人類的大腦弱,因?yàn)槿祟惖拇竽X可以每秒運(yùn)行1千億分之一秒。但我們的算法還沒有改進(jìn),無法預(yù)測我們需要多少計(jì)算能力,這是很困難的。

有趣的是,純粹的處理能力可能不一定直接導(dǎo)致更高的智力,比如與各種生物相關(guān)的智力。由于某些動(dòng)物的大腦尺寸和神經(jīng)元要比人類大,所以硬件提示導(dǎo)致更高智力的想法被證明是錯(cuò)誤的。承認(rèn)AI應(yīng)用限制是其重要組成部分之一。雖然我們還遠(yuǎn)未達(dá)到人類的智能水平，但很多企業(yè)都在努力解決這個(gè)問題。

如何克服人工智能的局限性

但是,盡管有這些困難,我們?nèi)匀豢梢钥朔斯ぶ悄艿娜秉c(diǎn)。一種可解釋的認(rèn)知人工智能正在研究中，以解決黑匣子問題?？山忉尩娜斯ぶ悄苁且粋€(gè)概念,它側(cè)重于透明的算法,解釋得出預(yù)測和決策的過程。這種透明度也有助于發(fā)現(xiàn)算法中的錯(cuò)誤行為或偏見。

另一個(gè)重要方面是數(shù)據(jù)管理和治理,因?yàn)樗鼈児芾砣斯ぶ悄芎蜋C(jī)器學(xué)習(xí)所需的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。各實(shí)體必須投資于數(shù)據(jù)管理和治理,以便從其算法中獲得高效能。

人工智能的頂峰被認(rèn)為是與人類智力相結(jié)合而產(chǎn)生的創(chuàng)造哲學(xué)的中心。幾乎可以排除人工智能能夠復(fù)制和完全替代人類思維過程的可能性。然而,在構(gòu)建更智能的類人系統(tǒng)方面仍取得了重大進(jìn)展，這些系統(tǒng)可以與我們合作完成工作。

企業(yè)可以采用各種技術(shù)來克服人工智能在實(shí)踐中的局限性,或者從人工智能的優(yōu)勢中獲得更多的好處。下面是一些閱讀策略、示例和視覺輔助工具，以便更好地學(xué)習(xí)。

1.改進(jìn)算法更新

建議企業(yè)向前邁出一步,繼續(xù)改進(jìn)人工智能算法,以確保性能的一致性。算法的不斷調(diào)整和模型更新可以解決缺點(diǎn),從而提高準(zhǔn)確性。谷歌搜索等人工智能搜索工具總是在不斷改進(jìn)其人工智能算法，確保隨著時(shí)間的推移提高準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

2.混合智能

人類的知識包括人工智能的局限性和目標(biāo)，以提供更好的結(jié)果。企業(yè)可以利用混合策略,人工智能在決策過程中協(xié)助人類操作員的工作。例如，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，人工智能集成的診斷工具可以用來排除過程中的錯(cuò)誤，從而使人類的專業(yè)知識與人工智能相結(jié)合。

3.可解釋的人工智能

人工智能決策的互操作性和可解釋性有助于建立信任和互利合作。例如，可解釋的人工智能方法為人類提供了人工智能如何達(dá)到其基本原理的見解。這一點(diǎn)至關(guān)重要，尤其是在醫(yī)療保健和自動(dòng)駕駛汽車(關(guān)鍵應(yīng)用)等領(lǐng)域。同樣，IBM和DARPA是兩個(gè)研究可解釋人工智能的組織，目的是澄清決策過程。

4.數(shù)據(jù)質(zhì)量和偏見消除

最好的數(shù)據(jù)輸入和解決偏差可能會(huì)提高人工智能算法的性能。組織可以通過實(shí)施有效的數(shù)據(jù)收集流程和使用混合數(shù)據(jù)集來確保消除系統(tǒng)中的偏見。人工智能模型應(yīng)定期審計(jì)和控制，以消除其內(nèi)部的任何歧視行為。

5.協(xié)作學(xué)習(xí)

人工智能系統(tǒng)可以通過技術(shù)從人類的集體知識中學(xué)習(xí)，技術(shù)是協(xié)作的平臺。人工智能可以讓企業(yè)有機(jī)會(huì)通過從人類的互動(dòng)和投入中學(xué)習(xí)來不斷提高自己。

6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自學(xué)的獎(jiǎng)勵(lì)

企業(yè)可以研究強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，這可以提供機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來優(yōu)化自己。強(qiáng)化學(xué)習(xí)使人工智能能夠經(jīng)歷經(jīng)驗(yàn)，并不斷修改自己以獲得更好的結(jié)果。例如來自DeepMind的AlphaGo，它通過一種叫做強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法提高了人類圍棋的水平。

7.量子計(jì)算

實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算機(jī)可以繞過這些限制。量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理超過光速的復(fù)雜計(jì)算，從而使更復(fù)雜的人工智能算法成為可能。IBM、谷歌和微軟等企業(yè)都在大力探索用于人工智能的量子計(jì)算。

總結(jié)

本文旨在展示人工智能的缺點(diǎn),以及如何利用正確的策略來克服這些缺點(diǎn)。隨著開發(fā)GPT-4的OpenAI企業(yè)推出最新產(chǎn)品，人工智能領(lǐng)域發(fā)生了革命性的變化，生成式人工智能工具領(lǐng)域也出現(xiàn)了許多新來者，全球即將見證一個(gè)變革與顛覆并存的時(shí)代。