Come risolviamo i problemi di sviluppo dell'IA che devi incontrare

La maggior parte dell'ambiente di sviluppo software tradizionale e convenzionale segue le consuete fasi che includono l'analisi, la pianificazione, la progettazione, la creazione, la garanzia della qualità e l'implementazione.

L'ambiente di sviluppo dell'intelligenza artificiale , invece, funziona in modo diverso. Nel caso dei progetti di intelligenza artificiale, lo sviluppo è incentrato sull'identificazione della fonte di dati e sulla raccolta dei dati, sulla pulitura e sulla trasformazione in insight. Un tale approccio richiede una mentalità e un set di abilità diversi.

Questo non convenzionalismo che è collegato in rete ai progetti di intelligenza artificiale arriva con una serie completamente nuova di problemi e risposte su come risolvere le sfide dello sviluppo dell'IA .

Il nostro team di specialisti nello sviluppo dell'intelligenza artificiale ha lavorato su circa 7 soluzioni a tutti gli effetti e oltre 17 POC, senza che due appartengano allo stesso settore. L'esposizione del lavoro ci ha chiarito alcune cose:

1. Non puoi aspettarti che il risultato del tuo progetto di sviluppo del software di intelligenza artificiale sia lo stesso di un prodotto convenzionale, perché con l'IA, il gioco è più basato su hit e prove.
2. Sarai in grado di implementare al meglio strategie e programmi di intelligenza artificiale nella tua azienda quando l'intero team è a bordo e non solo i tecnici.
3. Come nel caso dei progetti di app non AI, anche i limiti nel caso dei progetti AI variano da un'idea all'altra. Ma ci sono alcune sfide e soluzioni di sviluppo dell'IA che sono simili tra i prodotti.

Scavando al terzo apprendimento, ci sono problemi simili tra i prodotti, indipendentemente dall'idea che li sostiene. Indipendentemente dall'applicazione che stavamo sviluppando, abbiamo riscontrato questi problemi, il che rende sicuro presumere che siano ricorrenti.

Al fine di assorbire negli imprenditori un approccio proattivo, o gli ingegneri dei dati hanno elencato i problemi che si verificano comunemente nell'adozione dei servizi di sviluppo dell'IA insieme alla loro visione contro ogni singola difficoltà e opportunità di intelligenza artificiale.

Sfide e soluzioni di sviluppo dell'IA

1. Problemi di raccolta e gestione dei dati

L'affermazione che il sistema di intelligenza artificiale è valido solo quanto i dati su cui si basa, sebbene comune, presenta diversi problemi intrinseci. Le problematiche che emergono su questo fronte riguardano principalmente la raccolta dei dati e il loro perfezionamento. Ma ci sono anche altre sfide, come –

A. Qualità e quantità dei dati

Come accennato in precedenza, la qualità del sistema di intelligenza artificiale dipende fortemente dalla quantità e dalla qualità dei dati che vengono immessi nel sistema. Per identificare i modelli e comportarsi come ci si aspetta da esso, l'IA ha bisogno di molti dati di qualità.

In Appinventiv , iniziamo il processo per implementare strategie e programmi di IA elencando i dati che abbiamo e i dati di cui il modello ha bisogno per funzionare. Per fare ciò, utilizziamo sia i dati aperti che la ricerca del set di dati di Google per ottenere l'accesso ai dati che aiutano ad addestrare il modello.

• Etichettatura dei dati

Fino a qualche anno fa, la maggior parte dei dati era testuale e strutturata. Ma con l'inizio dell'esperienza del cliente omnicanale e dell'Internet delle cose, il tipo di dati che viene alimentato nel sistema aziendale è sostanzialmente non strutturato. Il problema è che la maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale è addestrata per aggirare i set di dati supervisionati.

In Appinventiv , utilizziamo più approcci per gestire l'etichettatura dei dati, che ruotano principalmente attorno alla programmazione dei dati e all'etichettatura sintetica, al sistema di feedback loop, ecc. quando rispondiamo a come risolvere le sfide di sviluppo dell'IA .

• Distorsioni dei dati

Le storie sull'intelligenza artificiale sono diffuse. La domanda è come ciò accade, soprattutto perché la tecnologia non è cosciente e quindi non può avere cattive intenzioni, giusto?

Il pregiudizio favorisce i dati raccolti in modo errato. Questa è la linea di fondo. Quando la fonte dei dati è distorta, il sistema diventa discriminatorio.

Esaminiamo tutti i dati, assicurandoci che siano imparziali sin dall'inizio. In questo modo, quando entrano nel sistema di intelligenza artificiale, non c'è portata di pregiudizi nell'immagine.

• Apprendimento incentrato sui casi

L'intelligenza umana ci permette di applicare l'esperienza da un campo all'altro. Non è qualcosa che l'IA può gestire con facilità.

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale per le aziende sono specializzati. Dovrebbe svolgere un compito con una sola mano. In base alla sua complessità fondamentale, può essere molto difficile per l'IA utilizzare l'esperienza che ha derivato da un progetto per usarla in un altro.

Utilizziamo un approccio di Transfer Learning in cui alleniamo il modello di intelligenza artificiale per svolgere un'attività e quindi applichiamo l'apprendimento a un'attività simile. Significa che il modello ideato per l'attività A può essere successivamente utilizzato come punto di partenza per il modello dell'attività B.

2. Problemi incentrati sulle persone

Anche in mezzo all'adozione diffusa dell'IA, vengono conteggiate le risorse umane che si sentono a proprio agio nel lavorare attorno alla tecnologia. Questo, a sua volta, causa una serie di sfide persistenti per le aziende sia a breve che a lungo termine quando creano applicazioni basate sull'intelligenza artificiale .

• Assenza di comprensione tra i dipendenti non tecnici

L'implementazione dell'IA richiede che il management comprenda le tecnologie dell'IA, le loro opportunità e limiti, ecc. L'assenza di know-how ostacola la corretta adozione dell'IA negli affari, in luoghi in cui può, in realtà, avere un impatto.

• Raramente specialisti del settore

Ciò di cui l'industria dell'intelligenza artificiale ha bisogno sono esperti che abbiano la combinazione di comprensione tecnica e know-how di mercato per problemi e tecniche di intelligenza artificiale . Il problema è che trovare risorse interne a tempo pieno che abbiano la combinazione di entrambi è davvero difficile, specialmente con il gruppo FAMGA che assume talenti con le competenze di base necessarie per lo sviluppo di software di intelligenza artificiale.

Questo è il motivo principale per cui le aziende spesso esternalizzano lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale a società di sviluppo di app di intelligenza artificiale come la nostra, che sono composte da un team di esperti che hanno anche una conoscenza approfondita dei settori.

3. Sfide di integrazione

L'aggiunta o l'integrazione dell'Intelligenza Artificiale nel sistema attuale è un processo molto più complicato rispetto all'aggiunta di un plug-in nel browser. Ci sono più elementi e interfacce che devono essere configurati per soddisfare le tue esigenze aziendali.

Il nostro team di data scientist considera le tue esigenze individuali di infrastruttura dati, etichettatura dei dati, archiviazione e processo di alimentazione dei dati nel sistema, in modo che tu non debba affrontare alcuna sfida di implementazione di app di intelligenza artificiale all'avvio . Lavoriamo anche sulla formazione del modello e sulla verifica dell'efficacia dell'IA, sviluppando così un ciclo di feedback per migliorare i modelli sulla base delle azioni delle persone.

4. Capacità dell'infrastruttura

La gestione dei dati e il relativo calcolo, archiviazione, ridimensionamento, sicurezza, estensibilità, ecc. sono tutti elementi necessari alle aziende per implementare soluzioni di intelligenza artificiale. Il successo di un'azienda quando implementa una soluzione di intelligenza artificiale inizia con la risposta all'adeguatezza dell'ambiente infrastrutturale e al supporto dei carichi di lavoro e delle applicazioni di intelligenza artificiale. La risposta, purtroppo, è anche una delle più grandi sfide dell'IA aziendale .

Ci sono alcune cose di cui i nostri analisti aziendali prendono nota nelle primissime fasi:

• La giusta combinazione di capacità di archiviazione ed elaborazione ad alta velocità per supportare modelli di deep learning e machine learning.
• Il miglior software che può essere ottimizzato e messo a punto per adattarsi all'hardware sottostante.
• Un'interfaccia che gestisce la maggior parte dei componenti e delle parti mobili.
• Un'infrastruttura che può essere implementata nel cloud o in un data center on premise per prestazioni ottimizzate.

5. Mancanza di capacità multitasking

I modelli di deep learning sono estremamente addestrabili. Una volta terminata la formazione, puoi essere certo che la soluzione svolgerà al meglio il suo compito, sia che si tratti di identificare oggetti o consigliare prodotti in base alla cronologia delle ricerche dei tuoi clienti.

Questo è uno dei maggiori problemi nell'IA quando si desidera che il sistema esegua il multitasking. Ad esempio, quando si desidera che l'IA identifichi la persona in un video e tenga traccia delle origini del brano riprodotto in sottofondo, l'efficienza andrà persa.

Una soluzione a questo problema, che i nostri ingegneri dei dati hanno identificato, è l'uso di reti neurali progressive . Significa la connessione di modelli di deep learning separati in modo che i bit di informazioni possano passare facilmente. Anche se dobbiamo ancora applicare il modello nella pratica, il metodo si è dimostrato estremamente utile nello sviluppo di armi robotiche, accelerando il loro apprendimento da settimane a un solo giorno.

Questa è stata la nostra interpretazione delle sfide e delle soluzioni di sviluppo dell'IA. Ma i suggerimenti per superare le difficoltà di sviluppo dell'IA non finiscono solo con questi. Mentre ti immergi nel mondo dell'elaborazione e dell'implementazione di progetti di intelligenza artificiale, scoprirai che l'implementazione dei problemi di intelligenza artificiale per risolvere e fornire risposte al business dipende in definitiva dalle competenze e dalla comprensione tecnica + aziendale che la tua società di sviluppo di intelligenza artificiale partner ha.

6. Interazione a livello umano

Questa è forse la sfida principale dell'IA, che ha salvato i ricercatori sull'orlo dei servizi di intelligenza artificiale nelle organizzazioni e nelle nuove imprese. Queste organizzazioni possono vantare un'esattezza superiore al 90%, tuttavia le persone possono migliorare in tutte queste situazioni. Ad esempio, lascia che il nostro modello preveda se l'immagine è di un cane o di un gatto. L'essere umano può prevedere il risultato giusto ogni volta senza fallo, cancellando una precisione sbalorditiva di oltre il 99%.

Affinché un modello di apprendimento profondo riproduca prestazioni simili richiederebbe una notevole messa a punto, avanzamento degli iperparametri, un enorme set di dati e un algoritmo ben definito e accurato, oltre a una solida potenza di elaborazione, formazione continua sui dati del treno e test sui dati dei test. Sembra un sacco di lavoro, ed è in realtà molte volte più problematico di quanto sembri.

Una soluzione a senso unico che puoi provare a non fare tutto il lavoro difficile è semplicemente utilizzando un'organizzazione specializzata, poiché può preparare modelli di deep learning espliciti utilizzando modelli pre-addestrati. Sono addestrati su un numero enorme di immagini e sono ottimizzati per la massima precisione.

7. Scarsità di dati

Con grandi aziende come Google, Facebook e Apple che devono affrontare accuse per l'uso non etico dei dati degli utenti generati, vari paesi come l'India stanno utilizzando regole IT rigorose per limitare il flusso. Pertanto, queste aziende ora devono affrontare il problema dell'utilizzo dei dati locali per lo sviluppo di applicazioni per il mondo e ciò comporterebbe pregiudizi.

Con grandi organizzazioni, come Google, Facebook e Apple che si occupano di incriminazioni in merito all'utilizzo non etico dei dati degli utenti generati, diverse nazioni, come l'India, stanno utilizzando rigide regole IT per limitare il flusso di dati. Quindi, queste organizzazioni attualmente affrontano il problema dell'utilizzo delle informazioni locali vicine per la creazione di applicazioni per il mondo, e ciò porterebbe a risultati distorti.

I dati sono un aspetto vitale dell'IA e le informazioni etichettate vengono utilizzate per addestrare le macchine ad apprendere e fare previsioni. Alcune organizzazioni stanno cercando di inventare nuove strategie e sono incentrate sullo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale in grado di fornire risultati precisi indipendentemente dalla scarsità di dati. Con dati unilaterali o informazioni distorte, l'intero sistema potrebbe diventare difettoso.

Pensieri conclusivi

Con una domanda sempre crescente di applicazioni adattabili, sicure e uniche, c'è un'enorme tensione nella comunità di sviluppo. In questi casi, l'adozione della tecnologia AI fornirà soluzioni di base e un luogo favorevole per generare innovazione. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono senza dubbio il futuro della programmazione e dello sviluppo di software e abbracciarli è la scelta migliore per le organizzazioni.

Il processo di sviluppo dell'App comprende una serie di attività e un esperto per eseguirlo. Lo sviluppo contribuisce in modo significativo ai diversi fattori di sviluppo dell'IA in base alla posizione, come il fattore di prezzo, lo sviluppo, gli strumenti, ecc. Dipende da un luogo all'altro dai servizi di sviluppo dell'IA negli Stati Uniti ai servizi in altre parti del mondo.

Domande frequenti sulle sfide e soluzioni di sviluppo dell'IA

D. Quali sfide devono affrontare le aziende quando implementano l'IA?

Ci sono una serie di problemi che le aziende devono affrontare quando implementano l'IA nelle loro attività. Eccone alcuni –

• Raccolta e perfezionamento dei dati
• Mancanza di abilità
• Sfide di integrazione
• Capacità dell'infrastruttura

D. Come risolvere le sfide di sviluppo dell'IA?

Le soluzioni ai problemi di sviluppo dell'intelligenza artificiale si riducono in definitiva alla partnership con un team di esperti di intelligenza artificiale qualificati e alla comprensione degli utenti e del mercato su cui si concentrerà la soluzione.

D. Quali sono le principali preoccupazioni etiche sull'uso dell'IA?

Queste sono alcune delle preoccupazioni etiche più importanti che circondano l'intelligenza artificiale: perdita di posti di lavoro, pregiudizi, la portata dell'IA che commette gravi errori su larga scala, la probabilità che le persone manomettano i set di dati per soddisfare i loro secondi fini.