كيف نحل مشكلات تطوير الذكاء الاصطناعي التي لا بد من مواجهتها

تتبع غالبية بيئة تطوير البرامج التقليدية والتقليدية المراحل المعتادة التي تشمل التحليل والتخطيط والتصميم والبناء وضمان الجودة والنشر.

ومع ذلك ، فإن بيئة تطوير الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل مختلف. في حالة مشاريع الذكاء الاصطناعي ، يتمحور التطوير حول تحديد مصدر البيانات وجمع البيانات وتنقيتها وتحويلها إلى رؤى. يتطلب مثل هذا النهج عقلية ومجموعات مهارات مختلفة.

تأتي هذه النزعة غير التقليدية المترابطة في مشاريع الذكاء الاصطناعي مع مجموعة جديدة كاملة من المشكلات والإجابات حول كيفية حل تحديات تطوير الذكاء الاصطناعي .

لقد عمل فريقنا من المتخصصين في تطوير الذكاء الاصطناعي على حوالي 7 حلول كاملة و 17+ نقطة أساس ، مع عدم وجود اثنين ينتميان إلى نفس الصناعة. لقد أوضح لنا التعرض في العمل بعض الأشياء -

1. لا يمكنك أن تتوقع أن تكون نتائج مشروع تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي الخاص بك هي نفس نتائج المنتج التقليدي ، لأنه مع الذكاء الاصطناعي ، تدور اللعبة حول النتائج والتجارب.
2. ستكون قادرًا على تنفيذ أفضل استراتيجيات وبرامج الذكاء الاصطناعي في عملك عندما يكون الفريق بأكمله مشتركًا ، وليس التقنيين فقط.
3. كما هو الحال في مشاريع التطبيقات التي لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، تختلف القيود في حالة مشروعات الذكاء الاصطناعي أيضًا من فكرة إلى أخرى. ولكن هناك بعض التحديات والحلول التطويرية للذكاء الاصطناعي المتشابهة عبر المنتجات.

عند البحث في التعلم الثالث ، هناك مشكلات متشابهة عبر المنتجات ، بغض النظر عن الفكرة التي تدعمها. بغض النظر عن التطبيق الذي كنا نطوره ، واجهنا هذه المشكلات ، مما يجعل من الآمن افتراض تكرارها.

من أجل تشرب رواد الأعمال نهجًا استباقيًا ، أو قام مهندسو البيانات بإدراج المشكلات الشائعة لتبني خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع رؤيتهم لكل صعوبات وفرص الذكاء الاصطناعي الفردية.

التحديات والحلول التنموية للذكاء الاصطناعي

1. قضايا جمع وإدارة البيانات

إن القول بأن نظام الذكاء الاصطناعي جيد فقط مثل البيانات التي يعتمد عليها ، رغم أنه شائع ، يأتي مع العديد من المشكلات المتأصلة. القضايا التي تظهر على هذه الجبهة تتعلق بشكل أساسي بجمع البيانات وتحسينها. ولكن هناك تحديات أخرى أيضًا ، مثل -

أ. جودة البيانات وكميتها

كما ذكرنا أعلاه ، تعتمد جودة نظام الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على كمية ونوعية البيانات التي يتم إدخالها في النظام. من أجل تحديد الأنماط والتصرف كما هو متوقع منه ، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الكثير من البيانات عالية الجودة.

في Appinventiv ، نبدأ عملية تنفيذ استراتيجيات وبرامج الذكاء الاصطناعي من خلال سرد البيانات التي لدينا والبيانات التي يحتاجها النموذج للعمل. للقيام بذلك ، نستخدم كلاً من البيانات المفتوحة والبحث في مجموعة بيانات Google للوصول إلى البيانات التي تساعد في تدريب النموذج.

• وسم البيانات

حتى سنوات قليلة ماضية ، كانت غالبية البيانات نصية ومنظمة. ولكن مع بداية تجربة العملاء متعددة القنوات وإنترنت الأشياء ، فإن نوع البيانات التي يتم تغذيتها في نظام الأعمال غير منظم إلى حد كبير. تكمن المشكلة في أن غالبية أنظمة الذكاء الاصطناعي مدربة للعمل حول مجموعات البيانات الخاضعة للإشراف.

في Appinventiv ، نستخدم طرقًا متعددة للتعامل مع تصنيف البيانات ، والتي تدور بشكل رئيسي حول برمجة البيانات ووضع العلامات التركيبية ، ونظام حلقة التغذية الراجعة ، وما إلى ذلك عند الإجابة على كيفية حل تحديات تطوير الذكاء الاصطناعي .

• تحيز البيانات

تنتشر القصص حول انحياز الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. السؤال هو كيف يحدث ذلك ، خاصة وأن التكنولوجيا ليست واعية وبالتالي لا يمكن أن يكون لها نوايا سيئة ، أليس كذلك؟

يعزز التحيز من البيانات التي تم جمعها بشكل خاطئ. هذا هو بيت القصيد. عندما يكون مصدر البيانات متحيزًا ، يصبح النظام تمييزيًا.

نحن ننظر إلى جميع البيانات ، ونضمن أنها غير متحيزة منذ البداية. بهذه الطريقة ، عندما يدخلون نظام الذكاء الاصطناعي ، لا يوجد مجال للتحيزات في الصورة.

• التعلم المركّز على الحالة

يسمح لنا الذكاء البشري بتطبيق الخبرة من مجال إلى آخر. إنه ليس شيئًا يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معه بسهولة.

أدوات الأعمال التي تعمل بالذكاء الاصطناعي متخصصة. من المفترض أن تقوم بمهمة واحدة. نظرًا لتعقيده الأساسي ، قد يكون من الصعب جدًا على الذكاء الاصطناعي استخدام التجربة التي اشتقها من مشروع ما لاستخدامه في آخر.

نحن نستخدم نهج نقل التعلم حيث نقوم بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على تنفيذ مهمة ثم تطبيق التعلم على نشاط مماثل. وهذا يعني أنه يمكن استخدام النموذج المصمم للمهمة "أ" لاحقًا كنقطة بداية لنموذج المهمة "ب".

2. قضايا تتمحور حول الناس

حتى في خضم اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ، يتم احتساب الموارد البشرية التي تشعر بالراحة في التعامل مع التكنولوجيا. وهذا بدوره يتسبب في عدد من التحديات المستمرة للشركات على المدى القصير والطويل عند إنشاء تطبيقات قائمة على الذكاء الاصطناعي .

• عدم وجود تفاهم بين الموظفين غير الفنيين

يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي أن تفهم الإدارة تقنيات الذكاء الاصطناعي ، وفرصها وقيودها ، وما إلى ذلك ، فإن غياب المعرفة يعيق التبني الصحيح للذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية ، في الأماكن التي يمكن أن يكون لها تأثير في الواقع.

• ندرة المتخصصين الميدانيين

ما تحتاجه صناعة الذكاء الاصطناعي هو الخبراء الذين لديهم مزيج من الفهم التقني ومعرفة السوق لمشكلات وتقنيات الذكاء الاصطناعي . تكمن المشكلة في أن العثور على موارد داخلية بدوام كامل لديهم مزيج من الاثنين أمر صعب حقًا ، لا سيما مع مجموعة FAMGA التي توظف المواهب التي تمتلك المهارات الأساسية اللازمة لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي.

هذا هو السبب الأول وراء قيام الشركات في كثير من الأحيان بالاستعانة بمصادر خارجية لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم إلى شركة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل شركتنا ، والتي تتكون من فريق من الخبراء الذين لديهم أيضًا معرفة متعمقة بالصناعات.

3. تحديات الاندماج

تعد إضافة أو دمج الذكاء الاصطناعي في نظامك الحالي عملية أكثر تعقيدًا بكثير من إضافة مكون إضافي في متصفحك. هناك العديد من العناصر والواجهات التي سيتم إعدادها لتلبية احتياجات عملك.

يأخذ فريق علماء البيانات لدينا في الاعتبار احتياجات البنية التحتية للبيانات الفردية الخاصة بك ، ووسم البيانات ، والتخزين ، وعملية تغذية البيانات في النظام ، بحيث لا تضطر إلى مواجهة أي تحديات تتعلق بتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي لبدء التشغيل . نعمل أيضًا على تدريب النموذج واختبار فعالية الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي تطوير حلقة تغذية مرتدة لتحسين النماذج على أساس تصرفات الأشخاص.

4. قدرات البنية التحتية

تعتبر معالجة البيانات وحساباتها وتخزينها وقياسها وأمانها وقابليتها للتوسع وما إلى ذلك كلها ضرورية للشركات لنشر حلول الذكاء الاصطناعي. يبدأ نجاح أي شركة عندما تنشر أحد حلول الذكاء الاصطناعي بالإجابة على مدى ملاءمة بيئة البنية التحتية الخاصة بها ومدى دعمها لأعباء العمل وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. الإجابة ، للأسف ، هي أيضًا واحدة من أكبر تحديات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات .

هناك بعض الأشياء التي يلاحظها محللو الأعمال لدينا في المراحل المبكرة جدًا:

• المزيج الصحيح من إمكانات التخزين والمعالجة عالية السرعة لدعم نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي.
• أفضل البرامج التي يمكن تحسينها وضبطها لتناسب الأجهزة الأساسية.
• واجهة تدير معظم المكونات والأجزاء المتحركة.
• بنية أساسية يمكن نشرها في السحابة أو في مركز البيانات في مكان العمل لتحسين الأداء.

5. عدم وجود قدرات تعدد المهام

نماذج التعلم العميق قابلة للتدريب للغاية. بمجرد انتهاء التدريب ، يمكنك التأكد من أن الحل سيؤدي مهمته بغض النظر عن كل شيء على أفضل وجه ، سواء كان ذلك هو تحديد الأشياء أو التوصية بالمنتجات على أساس سجل بحث العملاء.

هذه واحدة من أكبر المشاكل في الذكاء الاصطناعي عندما تريد أن يقوم النظام بمهام متعددة. على سبيل المثال ، عندما تريد من الذكاء الاصطناعي تحديد الشخص في مقطع فيديو وتتبع أصول الأغنية التي يتم تشغيلها في الخلفية ، فستفقد الكفاءة.

الحل لهذه المشكلة ، التي حددها مهندسو البيانات لدينا ، هو استخدام الشبكات العصبية التقدمية . وهذا يعني ، ربط نماذج التعلم العميق المنفصلة بطريقة يمكن من خلالها تمرير أجزاء المعلومات بسهولة. على الرغم من أننا لم نطبق النموذج بعد في الممارسة العملية ، فقد ثبت أن الطريقة مفيدة للغاية في تطوير الأسلحة الروبوتية - تسريع تعلمهم من أسابيع إلى يوم واحد فقط.

كان هذا هو موقفنا من التحديات والحلول التنموية للذكاء الاصطناعي. لكن النصائح للتغلب على صعوبات تطوير الذكاء الاصطناعي لا تنتهي بهذه فقط. بينما تتعمق في عالم تطوير مشروع الذكاء الاصطناعي ونشره ، ستجد أن تنفيذ مشكلات الذكاء الاصطناعي لحلها وتقديم إجابات لها ينحصر في النهاية في مجموعة المهارات والفهم التقني + للأعمال الذي تمتلكه شركة تطوير الذكاء الاصطناعي الشريكة.

6. التفاعل على مستوى الإنسان

ربما يكون هذا هو التحدي الرئيسي في الذكاء الاصطناعي ، وهو التحدي الذي أنقذ الباحثين على حافة الهاوية لخدمات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات والشركات الجديدة. قد تفتخر هذه المنظمات بالدقة بنسبة تزيد عن 90٪ ، ومع ذلك يمكن للناس أن يتحسنوا في كل هذه المواقف. على سبيل المثال ، دع نموذجنا يتنبأ بما إذا كانت الصورة لكلب أم قطة. يمكن للإنسان أن يتوقع المخرجات الصحيحة في كل مرة دون أن يفشل ، مما يمسح دقة مذهلة تزيد عن 99٪.

للحصول على نموذج تعليمي عميق ليؤدي أداءً مشابهًا ، سيتطلب ضبطًا دقيقًا ، وتقدمًا للمعلمات الفائقة ، ومجموعة بيانات ضخمة ، وخوارزمية دقيقة ومحددة جيدًا ، إلى جانب قوة معالجة قوية ، وتدريب مستمر على بيانات القطار واختبار بيانات الاختبار. هذا يبدو وكأنه الكثير من العمل ، وهو في الواقع أكثر إزعاجًا عدة مرات مما يبدو.

الحل الوحيد الذي يمكنك محاولة عدم القيام بكل العمل الصعب هو ببساطة عن طريق استخدام منظمة متخصصة ، حيث يمكنهم إعداد نماذج تعلم عميق صريحة باستخدام نماذج مدربة مسبقًا. يتم تدريبهم على عدد كبير من الصور ويتم تعديلهم للحصول على أقصى درجات الدقة.

7. ندرة البيانات

نظرًا لأن الشركات الكبرى مثل Google و Facebook و Apple تواجه رسومًا تتعلق بالاستخدام غير الأخلاقي لبيانات المستخدم التي تم إنشاؤها ، تستخدم دول مختلفة مثل الهند قواعد تقنية معلومات صارمة لتقييد التدفق. وبالتالي ، تواجه هذه الشركات الآن مشكلة استخدام البيانات المحلية لتطوير التطبيقات للعالم ، وهذا من شأنه أن يؤدي إلى التحيز.

مع تعامل المؤسسات الكبيرة ، مثل Google و Facebook و Apple مع لوائح الاتهام فيما يتعلق بالاستخدام غير الأخلاقي لبيانات المستخدم التي تم إنشاؤها ، تستخدم دول مختلفة ، مثل الهند ، قواعد تقنية معلومات صارمة للحد من تدفق البيانات. ومن ثم ، فإن هذه المنظمات تتعامل حاليًا مع مسألة استخدام المعلومات المحلية القريبة لإنشاء تطبيقات للعالم ، وهذا من شأنه أن يؤدي إلى نتيجة متحيزة.

تعد البيانات جانبًا حيويًا من جوانب الذكاء الاصطناعي ، ويتم استخدام المعلومات المصنفة لتدريب الآلات على التعلم والتنبؤ. تحاول عدد قليل من المؤسسات ابتكار استراتيجيات جديدة وتتمحور حول تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تعطي نتائج دقيقة بغض النظر عن ندرة البيانات. مع البيانات من جانب واحد أو المعلومات المتحيزة ، يمكن أن يصبح النظام بأكمله معيبًا.

أفكار ختامية

مع الطلب المتزايد باستمرار على التطبيقات القابلة للتكيف والآمنة والفريدة من نوعها ، هناك توتر هائل في مجتمع التطوير. في مثل هذه الحالات ، سيعطي تبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحلول الأساسية ومكانًا مناسبًا لتوليد الابتكار. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما بلا شك مستقبل البرمجة وتطوير البرمجيات ، واحتضانهما هو الخيار الأفضل للمؤسسات.

تتضمن عملية تطوير التطبيق عددًا من الأنشطة وخبيرًا لأدائها. يساهم التطوير بشكل كبير في العوامل المختلفة لتطوير الذكاء الاصطناعي بناءً على الموقع ، مثل عامل التسعير ، والتطوير ، والأدوات ، وما إلى ذلك التي تعتمد من مكان إلى آخر من خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة إلى الخدمات في أجزاء أخرى من العالم.

أسئلة وأجوبة حول التحديات والحلول التنموية للذكاء الاصطناعي

س: ما هي التحديات التي تواجهها الشركات عند تطبيق الذكاء الاصطناعي؟

هناك عدد من المشكلات التي تواجهها الشركات عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في أعمالها. هنا القليل منهم -

• جمع البيانات وصقلها
• عدم وجود مجموعة من المهارات
• تحديات الاندماج
• قدرات البنية التحتية

س: كيف نواجه تحديات تطوير الذكاء الاصطناعي؟

ترجع حلول مشكلات تطوير الذكاء الاصطناعي في النهاية إلى الشراكة مع فريق من خبراء الذكاء الاصطناعي المهرة وفهم المستخدمين والسوق التي سيركز الحل عليها.

س: ما هي المخاوف الأخلاقية الرئيسية بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي؟

هذه بعض من أبرز المخاوف الأخلاقية التي تحيط بالذكاء الاصطناعي - فقدان الوظائف ، والتحيز ، ونطاق ارتكاب الذكاء الاصطناعي لأخطاء جسيمة على نطاق واسع ، واحتمال تلاعب الأشخاص بمجموعات البيانات لتلبية دوافعهم الخفية.