Bagaimana Kami Memecahkan Masalah Pengembangan AI yang Pasti Anda Hadapi

Sebagian besar lingkungan pengembangan perangkat lunak konvensional dan tradisional mengikuti fase biasa yang meliputi analisis, rencana, desain, pembuatan, jaminan kualitas, dan penerapan.

Lingkungan pengembangan kecerdasan buatan , bagaimanapun, bekerja secara berbeda. Dalam kasus proyek AI, pengembangan berpusat pada mengidentifikasi sumber data dan mengumpulkan data, membersihkannya, dan mengubahnya menjadi wawasan. Pendekatan semacam itu membutuhkan pola pikir dan keahlian yang berbeda.

Inkonvensionalisme yang terhubung ke dalam proyek Kecerdasan Buatan ini hadir dengan serangkaian masalah dan jawaban baru tentang cara mengatasi tantangan pengembangan AI .

Tim spesialis pengembangan kecerdasan buatan kami telah mengerjakan sekitar 7 solusi lengkap dan 17+ POC, tanpa dua dari industri yang sama. Eksposur kerja telah membuat beberapa hal menjadi sangat jelas bagi kami –

1. Anda tidak dapat mengharapkan hasil proyek pengembangan perangkat lunak AI Anda sama dengan produk konvensional, karena dengan AI, permainan lebih seputar hit dan uji coba.
2. Anda akan dapat menerapkan strategi dan program AI terbaik dalam bisnis Anda saat seluruh tim terlibat, dan bukan hanya teknisi.
3. Seperti dalam kasus proyek aplikasi non-AI, batasan dalam kasus proyek AI juga bervariasi dari satu ide ke ide lainnya. Tetapi ada beberapa tantangan dan solusi pengembangan AI yang serupa di seluruh produk.

Menggali pembelajaran ketiga, ada masalah yang serupa di seluruh produk, tidak peduli ide mana yang mendukungnya. Apa pun aplikasi yang kami kembangkan, kami mengalami masalah ini, sehingga aman untuk mengasumsikan bahwa ini berulang.

Untuk menyerap pendekatan proaktif dalam wirausaha, atau insinyur data telah membuat daftar masalah yang umum terjadi untuk mengadopsi layanan pengembangan AI bersama dengan wawasan mereka terhadap setiap kesulitan dan peluang kecerdasan buatan individu.

Tantangan dan Solusi Pengembangan AI

1. Masalah pengumpulan & pengelolaan data

Pernyataan bahwa sistem AI hanya sebagus data yang menjadi dasarnya, meskipun umum, datang dengan beberapa masalah yang melekat. Isu-isu yang muncul di depan ini terutama dalam hal pengumpulan data dan penyempurnaannya. Tapi ada tantangan lain juga, seperti -

A. Kualitas dan kuantitas data

Seperti disebutkan di atas, kualitas sistem AI sangat bergantung pada kuantitas dan kualitas data yang dimasukkan ke dalam sistem. Untuk mengidentifikasi pola dan berperilaku seperti yang diharapkan, AI membutuhkan banyak data berkualitas.

Di Appinventiv , kami memulai proses untuk menerapkan strategi dan program AI dengan membuat daftar data yang kami miliki dan data yang dibutuhkan model untuk beroperasi. Untuk melakukannya, kami menggunakan data terbuka dan penelusuran kumpulan data Google untuk mendapatkan akses ke data yang membantu melatih model.

• Pelabelan data

Sampai beberapa tahun yang lalu, sebagian besar data bersifat tekstual dan terstruktur. Tetapi dengan dimulainya pengalaman pelanggan omni-channel dan Internet of Things, tipe data yang dimasukkan ke dalam sistem bisnis sebagian besar tidak terstruktur. Masalahnya adalah sebagian besar sistem AI dilatih untuk bekerja di sekitar kumpulan data yang diawasi.

Di Appinventiv , kami menggunakan beberapa pendekatan untuk menangani pelabelan data, sebagian besar berkisar seputar pemrograman data dan pelabelan sintetis, sistem loop umpan balik, dll. saat menjawab cara mengatasi tantangan pengembangan AI .

• bias data

Cerita seputar AI yang bias tersebar luas. Pertanyaannya bagaimana itu bisa terjadi, apalagi teknologi tidak sadar sehingga tidak mungkin ada niat buruk, kan?

Bias tumbuh dari data yang dikumpulkan secara salah. Ini adalah intinya. Ketika sumber data bias, sistem menjadi diskriminatif.

Kami melihat semua data, memastikan mereka tidak bias sejak awal. Dengan cara ini, ketika mereka memasuki sistem AI, tidak ada ruang lingkup bias dalam gambar.

• Pembelajaran yang berfokus pada kasus

Kecerdasan manusia memungkinkan kita untuk menerapkan pengalaman dari satu bidang ke bidang lainnya. Ini bukan sesuatu yang bisa ditangani AI dengan mudah.

Alat bertenaga AI untuk bisnis terspesialisasi. Itu seharusnya melakukan tugas satu tangan. Dengan kompleksitas intinya, AI bisa sangat sulit untuk menggunakan pengalaman yang diperolehnya dari satu proyek untuk menggunakannya di proyek lain.

Kami menggunakan pendekatan Transfer Learning di mana kami melatih model AI untuk melakukan tugas dan kemudian menerapkan pembelajaran tersebut ke aktivitas serupa. Artinya model yang dirancang untuk tugas A nantinya dapat digunakan sebagai titik awal untuk model tugas B.

2. Isu yang berpusat pada orang

Bahkan di tengah adopsi AI yang meluas, sumber daya manusia yang nyaman bekerja di sekitar teknologi diperhitungkan. Hal ini, pada gilirannya, menyebabkan sejumlah tantangan terus-menerus bagi bisnis baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang ketika mereka membuat aplikasi berbasis AI .

• Tidak adanya pemahaman di antara karyawan non-teknis

Implementasi AI meminta manajemen untuk memahami teknologi AI, peluang dan keterbatasannya, dll. Tidak adanya pengetahuan menghalangi adopsi AI yang tepat dalam bisnis, di tempat-tempat yang pada kenyataannya dapat berdampak.

• Kelangkaan spesialis lapangan

Apa yang dibutuhkan industri AI adalah para ahli yang memiliki perpaduan pemahaman teknis dan pengetahuan pasar untuk masalah dan teknik AI . Masalahnya adalah menemukan sumber daya in-house penuh waktu yang memiliki perpaduan keduanya sangat sulit, terutama dengan grup FAMGA yang mempekerjakan talenta yang memiliki keterampilan inti yang dibutuhkan untuk pengembangan perangkat lunak AI.

Ini adalah alasan nomor satu mengapa bisnis sering mengalihdayakan pengembangan solusi AI mereka ke perusahaan pengembangan aplikasi AI seperti kami yang terdiri dari tim ahli yang juga memiliki pengetahuan mendalam tentang industri.

3. Tantangan integrasi

Menambahkan atau mengintegrasikan Kecerdasan Buatan di sistem Anda saat ini adalah proses yang jauh lebih rumit daripada menambahkan plugin di browser Anda. Ada beberapa elemen dan antarmuka yang harus disiapkan untuk memenuhi kebutuhan bisnis Anda.

Tim ilmuwan data kami mempertimbangkan kebutuhan infrastruktur data individual Anda, pelabelan data, penyimpanan, dan proses memasukkan data ke dalam sistem, sehingga Anda tidak perlu menghadapi tantangan implementasi aplikasi AI startup apa pun . Kami juga bekerja untuk melatih model dan menguji efektivitas AI, sehingga mengembangkan umpan balik untuk meningkatkan model berdasarkan tindakan orang.

4. Kemampuan infrastruktur

Menangani data dan komputasi, penyimpanan, penskalaan, keamanan, ekstensibilitas, dll., semuanya diperlukan bagi bisnis untuk menerapkan solusi AI. Keberhasilan bisnis ketika mereka menerapkan solusi AI dimulai dengan menjawab seberapa cocok lingkungan infrastruktur mereka dan seberapa baik dukungan itu terhadap beban kerja dan aplikasi AI. Sayangnya, jawabannya juga merupakan salah satu tantangan AI perusahaan terbesar .

Ada beberapa hal yang diperhatikan oleh analis bisnis kami pada tahap awal:

• Perpaduan yang tepat antara penyimpanan berkecepatan tinggi dan kemampuan pemrosesan untuk mendukung model pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin.
• Perangkat lunak terbaik yang dapat dioptimalkan dan disetel agar sesuai dengan perangkat keras yang mendasarinya.
• Antarmuka yang mengelola sebagian besar komponen dan suku cadang yang bergerak.
• Infrastruktur yang dapat digunakan di cloud atau pusat data di lokasi untuk kinerja yang dioptimalkan.

5. Kurangnya kemampuan multi-tasking

Model Deep Learning sangat dapat dilatih. Setelah pelatihan berakhir, Anda dapat yakin bahwa solusi tersebut akan melakukan tugasnya dengan baik, terlepas dari apakah itu mengidentifikasi objek atau merekomendasikan produk berdasarkan riwayat pencarian pelanggan Anda.

Ini adalah salah satu masalah terbesar dalam AI ketika Anda ingin sistem multi-tugas. Misalnya, saat Anda ingin AI mengidentifikasi orang dalam video dan melacak asal lagu yang diputar di latar belakang, efisiensinya akan hilang.

Solusi untuk masalah ini, yang telah diidentifikasi oleh para insinyur data kami, adalah penggunaan jaringan saraf progresif . Artinya, koneksi model pembelajaran mendalam yang terpisah sedemikian rupa sehingga bit informasi dapat dengan mudah dilewatkan. Meskipun kami belum menerapkan model dalam praktik, metode ini terbukti sangat berguna dalam pengembangan lengan robot – mempercepat pembelajaran mereka dari berminggu-minggu menjadi hanya satu hari.

Ini adalah pendapat kami tentang tantangan dan solusi pengembangan AI. Tetapi tips untuk mengatasi kesulitan pengembangan AI tidak hanya berakhir di sini. Saat Anda mendalami dunia perancangan dan penerapan proyek AI, Anda akan menemukan bahwa penerapan masalah AI untuk memecahkan dan memberikan jawaban atas bisnis pada akhirnya bermuara pada keahlian dan pemahaman teknis + bisnis yang dimiliki oleh perusahaan pengembang Kecerdasan Buatan mitra Anda.

6. Interaksi tingkat manusia

Ini mungkin tantangan utama dalam AI, yang telah menyelamatkan para peneliti untuk layanan AI di organisasi dan bisnis baru. Organisasi-organisasi ini mungkin membanggakan ketepatan di atas 90%, namun orang-orang dapat meningkatkan dalam semua situasi ini. Misalnya, biarkan model kita memprediksi apakah gambar itu anjing atau kucing. Manusia dapat meramalkan output yang tepat setiap saat tanpa gagal, menghapus akurasi yang mengejutkan di atas 99%.

Untuk model pembelajaran yang mendalam untuk memainkan kinerja yang serupa akan membutuhkan finetuning yang luar biasa, kemajuan hyperparameter, dataset besar, dan algoritma yang terdefinisi dengan baik dan akurat, di samping kekuatan pemrosesan yang kuat, pelatihan berkelanjutan pada data kereta dan pengujian pada data pengujian. Kedengarannya seperti banyak pekerjaan, dan pada kenyataannya beberapa kali lebih merepotkan daripada yang terlihat.

Solusi satu arah yang dapat Anda coba untuk tidak melakukan semua pekerjaan sulit adalah dengan menggunakan organisasi spesialis, karena mereka dapat menyiapkan model pembelajaran mendalam yang eksplisit menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya. Mereka dilatih pada sejumlah besar gambar dan di-tweak untuk presisi terbesar.

7. Kelangkaan data

Dengan perusahaan besar seperti Google, Facebook, dan Apple menghadapi tuntutan terkait penggunaan tidak etis dari data pengguna yang dihasilkan, berbagai negara seperti India menggunakan aturan TI yang ketat untuk membatasi alirannya. Dengan demikian, perusahaan-perusahaan ini sekarang menghadapi masalah dalam menggunakan data lokal untuk mengembangkan aplikasi bagi dunia, dan itu akan menghasilkan bias.

Dengan organisasi besar, seperti Google, Facebook, dan Apple berurusan dengan dakwaan sehubungan dengan pemanfaatan yang tidak etis dari data pengguna yang dihasilkan, berbagai negara, seperti India menggunakan aturan TI yang ketat untuk membatasi aliran data. Oleh karena itu, organisasi-organisasi ini saat ini berurusan dengan masalah penggunaan informasi lokal terdekat untuk membuat aplikasi untuk dunia, dan itu akan membawa hasil yang bias.

Data adalah aspek vital AI, dan informasi berlabel digunakan untuk melatih mesin belajar dan membuat prediksi. Beberapa organisasi mencoba menemukan strategi baru dan berfokus pada pengembangan model AI yang dapat memberikan hasil yang tepat terlepas dari kelangkaan data. Dengan data sepihak atau informasi yang bias, seluruh sistem bisa rusak.

Kesimpulan

Dengan permintaan yang terus meningkat untuk aplikasi yang dapat beradaptasi, aman, dan unik, ada ketegangan yang luar biasa dalam komunitas pengembangan. Dalam kasus seperti itu, mengadopsi teknologi AI akan memberikan solusi dasar dan tempat yang menguntungkan untuk membiakkan inovasi. Kecerdasan buatan dan Pembelajaran mesin tidak diragukan lagi merupakan masa depan pemrograman dan pengembangan perangkat lunak, dan merangkulnya adalah pilihan terbaik yang harus diambil oleh organisasi.

Proses pengembangan aplikasi terdiri dari sejumlah aktivitas dan seorang ahli untuk melakukannya. Pengembangan secara signifikan berkontribusi pada berbagai faktor pengembangan AI berdasarkan lokasi, seperti faktor harga, pengembangan, alat, dll. bergantung dari satu tempat ke tempat dari layanan pengembangan AI di AS hingga layanan di bagian lain dunia.

FAQ Tentang Tantangan dan Solusi Pengembangan AI

T. Tantangan apa yang dihadapi perusahaan saat mengimplementasikan AI?

Ada sejumlah masalah yang dihadapi perusahaan ketika mereka menerapkan AI dalam bisnis mereka. Berikut adalah beberapa di antaranya –

• Pengumpulan dan penyempurnaan data
• Kurangnya keahlian
• Tantangan integrasi
• Kemampuan infrastruktur

T. Bagaimana cara mengatasi tantangan pengembangan AI?

Solusi untuk masalah pengembangan AI pada akhirnya bermuara pada kemitraan dengan tim ahli AI yang terampil dan pemahaman tentang pengguna dan pasar yang akan menjadi fokus solusi.

T. Apa masalah etika utama tentang penggunaan AI?

Ini adalah beberapa masalah etika yang paling menonjol seputar kecerdasan buatan – kehilangan pekerjaan, bias, ruang lingkup AI yang membuat kesalahan skala besar, kemungkinan orang merusak kumpulan data untuk memenuhi motif tersembunyi mereka.