Jak rozwiązujemy problemy związane z rozwojem sztucznej inteligencji, które napotkasz?

Większość tradycyjnego, konwencjonalnego środowiska programistycznego przebiega zgodnie ze zwykłymi fazami, które obejmują analizę, planowanie, projektowanie, budowanie, zapewnianie jakości i wdrażanie.

Inaczej działa jednak środowisko rozwoju sztucznej inteligencji . W przypadku projektów AI rozwój koncentruje się na zidentyfikowaniu źródła danych i zebraniu danych, oczyszczeniu ich i przekształceniu ich w spostrzeżenia. Takie podejście wymaga innego sposobu myślenia i umiejętności.

Ten niekonwencjonalny charakter, który jest połączony z projektami sztucznej inteligencji, wiąże się z zupełnie nowym zestawem problemów i odpowiedzi na wyzwania związane z rozwojem sztucznej inteligencji .

Nasz zespół specjalistów ds. rozwoju sztucznej inteligencji pracował nad około 7 pełnoprawnymi rozwiązaniami i ponad 17 POC, przy czym żadne dwa nie należą do tej samej branży. Narażenie w pracy wyjaśniło nam kilka rzeczy:

1. Nie możesz oczekiwać, że wynik twojego projektu rozwoju oprogramowania AI będzie taki sam, jak w przypadku konwencjonalnego produktu, ponieważ w przypadku sztucznej inteligencji gra opiera się bardziej na trafieniach i próbach.
2. Będziesz w stanie najlepiej wdrożyć strategie i programy AI w swojej firmie, gdy na pokładzie będzie cały zespół, a nie tylko technicy.
3. Podobnie jak w przypadku projektów aplikacji innych niż AI, ograniczenia w przypadku projektów AI również różnią się w zależności od pomysłu. Istnieją jednak pewne wyzwania związane z rozwojem sztucznej inteligencji i rozwiązania , które są podobne we wszystkich produktach.

Kopiąc w trzecim uczeniu, istnieją problemy, które są podobne w różnych produktach, bez względu na to, który pomysł je wspiera. Bez względu na to, którą aplikację tworzyliśmy, napotkaliśmy te problemy, dzięki czemu można bezpiecznie założyć, że są one nawracające.

Aby wchłonąć przedsiębiorcom proaktywne podejście, inżynierowie danych wymienili często występujące problemy związane z wdrażaniem usług rozwoju AI wraz z ich wglądem w poszczególne trudności i możliwości związane ze sztuczną inteligencją.

Wyzwania i rozwiązania rozwojowe AI

1. Problemy z gromadzeniem i zarządzaniem danymi

Stwierdzenie, że system AI jest tylko tak dobry, jak dane, na których jest oparty, choć powszechne, wiąże się z kilkoma nieodłącznymi problemami. Problemy, które pojawiają się na tym froncie, dotyczą głównie gromadzenia danych i ich udoskonalania. Ale są też inne wyzwania, takie jak –

A. Jakość i ilość danych

Jak wspomniano powyżej, jakość systemu AI zależy w dużej mierze od ilości i jakości danych, które są wprowadzane do systemu. Aby zidentyfikować wzorce i zachowywać się zgodnie z oczekiwaniami, sztuczna inteligencja potrzebuje dużej ilości danych wysokiej jakości.

W Appinventiv proces wdrażania strategii i programów AI rozpoczynamy od zestawienia posiadanych przez nas danych oraz danych, których model potrzebuje do działania. Aby to zrobić, używamy zarówno otwartych danych, jak i wyszukiwania zbiorów danych Google, aby uzyskać dostęp do danych, które pomagają trenować model.

• Etykietowanie danych

Jeszcze kilka lat temu większość danych była tekstowa i ustrukturyzowana. Jednak wraz z pojawieniem się wielokanałowego doświadczenia klienta i Internetu rzeczy, typ danych podawany w systemie biznesowym jest w dużej mierze nieustrukturyzowany. Problem polega na tym, że większość systemów AI jest przeszkolona do pracy z nadzorowanymi zbiorami danych.

W Appinventiv stosujemy wiele podejść do obsługi etykietowania danych, koncentrując się głównie na programowaniu danych i etykietowaniu syntetycznym, systemie pętli sprzężenia zwrotnego itp., odpowiadając na wyzwania związane z rozwojem sztucznej inteligencji .

• Stronniczość danych

Historie o stronniczości sztucznej inteligencji są szeroko rozpowszechnione. Pytanie brzmi, jak to się dzieje, zwłaszcza, że ​​technologia nie jest świadoma i dlatego nie może mieć złych intencji, prawda?

Stronniczość sprzyja błędnie zebranym danym. To jest najważniejsze. Kiedy źródło danych jest stronnicze, system staje się dyskryminujący.

Przyglądamy się wszystkim danym, upewniając się, że od samego początku są bezstronne. W ten sposób, gdy wejdą do systemu AI, na obrazie nie ma zakresu stronniczości.

• Nauka skoncentrowana na przypadku

Inteligencja ludzka pozwala nam przenosić doświadczenia z jednej dziedziny na drugą. Nie jest to coś, z czym AI może sobie łatwo poradzić.

Oparte na sztucznej inteligencji narzędzia dla biznesu są wyspecjalizowane. Ma wykonać zadanie jedną ręką. Biorąc pod uwagę jego podstawową złożoność, sztuczna inteligencja może być bardzo trudna do wykorzystania doświadczenia wyniesionego z jednego projektu do wykorzystania go w innym.

Stosujemy podejście Transfer Learning, w którym szkolimy model AI, aby wykonać zadanie, a następnie stosujemy naukę do podobnej czynności. Oznacza to, że model opracowany dla zadania A może być później wykorzystany jako punkt wyjścia dla modelu zadania B.

2. Problemy zorientowane na ludzi

Nawet w obliczu powszechnego przyjęcia sztucznej inteligencji liczą się zasoby ludzkie, które czują się komfortowo w pracy z tą technologią. To z kolei powoduje szereg uporczywych wyzwań dla firm, zarówno w perspektywie krótko-, jak i długoterminowej, gdy tworzą one aplikacje oparte na sztucznej inteligencji .

• Brak zrozumienia wśród pracowników nietechnicznych

Wdrażanie AI wymaga od kierownictwa zrozumienia technologii AI, ich możliwości i ograniczeń itp. Brak know-how utrudnia właściwe przyjęcie AI w biznesie, w miejscach, w których może ona w rzeczywistości mieć wpływ.

• Rzadkość specjalistów terenowych

Branża AI potrzebuje ekspertów, którzy łączą wiedzę techniczną i wiedzę rynkową w zakresie problemów i technik sztucznej inteligencji . Problem polega na tym, że znalezienie pełnoetatowych zasobów wewnętrznych, które łączą oba te elementy, jest naprawdę trudne, zwłaszcza gdy grupa FAMGA zatrudnia talenty posiadające podstawowe umiejętności potrzebne do tworzenia oprogramowania AI.

Jest to główny powód, dla którego firmy często zlecają opracowywanie rozwiązań AI firmie zajmującej się tworzeniem aplikacji AI, takiej jak nasza, która składa się z zespołu ekspertów, którzy mają również dogłębną wiedzę na temat branż.

3. Wyzwania integracyjne

Dodanie lub integracja sztucznej inteligencji w obecnym systemie jest o wiele bardziej skomplikowanym procesem niż dodanie wtyczki w przeglądarce. Istnieje wiele elementów i interfejsów, które należy skonfigurować w celu zaspokojenia potrzeb biznesowych.

Nasz zespół analityków danych bierze pod uwagę Twoje indywidualne potrzeby w zakresie infrastruktury danych, etykietowania danych, przechowywania danych oraz procesu wprowadzania danych do systemu, dzięki czemu nie musisz stawiać czoła żadnym wyzwaniom związanym z wdrażaniem aplikacji AI na starcie . Pracujemy również nad szkoleniem modelu i testowaniem skuteczności AI, opracowując w ten sposób pętlę informacji zwrotnej do ulepszania modeli na podstawie działań ludzi.

4. Możliwości infrastruktury

Obsługa danych i ich obliczenia, przechowywanie, skalowanie, bezpieczeństwo, rozszerzalność itp. są niezbędne dla firm do wdrażania rozwiązań AI. Sukces firmy po wdrożeniu rozwiązania AI zaczyna się od odpowiedzi na pytanie, jak odpowiednie jest ich środowisko infrastrukturalne i jak dobrze obsługuje obciążenia i aplikacje AI. Odpowiedź, niestety, jest również jednym z największych wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwach .

Jest kilka rzeczy, na które nasi analitycy biznesowi zwracają uwagę na bardzo wczesnych etapach:

• Odpowiednie połączenie szybkich możliwości przechowywania i przetwarzania danych do obsługi modeli uczenia głębokiego i uczenia maszynowego.
• Najlepsze oprogramowanie, które można zoptymalizować i dostroić pod kątem dopasowania do podstawowego sprzętu.
• Interfejs, który zarządza większością ruchomych komponentów i części.
• Infrastruktura, którą można wdrożyć w chmurze lub w lokalnym centrum danych w celu zoptymalizowania wydajności.

5. Brak umiejętności wielozadaniowych

Modele Deep Learning są niezwykle łatwe do trenowania. Po zakończeniu szkolenia możesz mieć pewność, że rozwiązanie najlepiej wykona swoje zadanie niezależnie od tego, czy będzie to identyfikowanie obiektów, czy polecanie produktów na podstawie historii wyszukiwania Twoich klientów.

Jest to jeden z największych problemów w sztucznej inteligencji, gdy chcesz, aby system działał wielozadaniowo. Na przykład, jeśli chcesz, aby sztuczna inteligencja zidentyfikowała osobę w filmie i śledziła pochodzenie piosenki odtwarzanej w tle, wydajność zostanie utracona.

Rozwiązaniem tego problemu, które zidentyfikowali nasi inżynierowie danych, jest zastosowanie progresywnych sieci neuronowych . Oznacza to połączenie oddzielnych modeli głębokiego uczenia się w taki sposób, aby bity informacji mogły łatwo przekazywać. Chociaż jeszcze nie zastosowaliśmy tego modelu w praktyce, metoda ta okazała się niezwykle przydatna w rozwoju ramion robotów – przyspieszając ich naukę z tygodni do zaledwie jednego dnia.

Takie było nasze podejście do wyzwań rozwojowych i rozwiązań AI. Ale wskazówki, jak przezwyciężyć trudności w rozwoju sztucznej inteligencji, nie kończą się na nich. Gdy zagłębisz się w świat opracowywania i wdrażania projektów AI, przekonasz się, że wdrażanie problemów AI w celu rozwiązywania problemów i udzielania odpowiedzi biznesowych ostatecznie sprowadza się do umiejętności i zrozumienia technicznego + biznesowego, które posiada Twoja współpracująca z nią firma zajmująca się rozwojem sztucznej inteligencji.

6. Interakcja na poziomie człowieka

Jest to prawdopodobnie główne wyzwanie w sztucznej inteligencji, które uratowało badaczy przed usługami AI w organizacjach i nowych firmach. Organizacje te mogą pochwalić się dokładnością powyżej 90%, jednak ludzie mogą się poprawić we wszystkich tych sytuacjach. Na przykład, niech nasz model przewidzi, czy zdjęcie przedstawia psa czy kota. Człowiek może za każdym razem przewidzieć właściwą moc wyjściową, wymazując oszałamiającą dokładność powyżej 99%.

Aby model głębokiego uczenia się miał podobną wydajność, wymagałoby niezwykłego dostrojenia, zaawansowanego dostrajania hiperparametrów, ogromnego zestawu danych oraz dobrze zdefiniowanego i dokładnego algorytmu, a także solidnej mocy przetwarzania, ciągłego szkolenia na danych pociągu i testowania na danych testowych. Brzmi to jak mnóstwo pracy, a w rzeczywistości jest to wielokrotnie bardziej kłopotliwe, niż się wydaje.

Jednokierunkowym rozwiązaniem, którego możesz spróbować nie wykonywać całej trudnej pracy, jest po prostu skorzystanie z wyspecjalizowanej organizacji, która może przygotować wyraźne modele głębokiego uczenia się z wykorzystaniem wcześniej wyszkolonych modeli. Są szkoleni na ogromnej liczbie zdjęć i są poprawiani, aby uzyskać jak największą precyzję.

7. Niedobór danych

Ponieważ duże firmy, takie jak Google, Facebook i Apple, są obciążane opłatami za nieetyczne wykorzystanie generowanych danych użytkowników, różne kraje, takie jak Indie, stosują rygorystyczne przepisy IT w celu ograniczenia przepływu. W związku z tym firmy te stoją teraz przed problemem wykorzystania danych lokalnych do tworzenia aplikacji na całym świecie, a to spowodowałoby stronniczość.

Podczas gdy duże organizacje, takie jak Google, Facebook i Apple, mają do czynienia z oskarżeniami dotyczącymi nieetycznego wykorzystania generowanych danych użytkowników, różne kraje, takie jak Indie, stosują surowe zasady IT w celu ograniczenia przepływu danych. W związku z tym organizacje te zajmują się obecnie kwestią wykorzystywania pobliskich informacji lokalnych do tworzenia aplikacji dla świata, co przyniosłoby efekt stronniczy.

Dane są istotnym aspektem sztucznej inteligencji, a oznaczone informacje są wykorzystywane do trenowania maszyn do uczenia się i przewidywania. Kilka organizacji próbuje wymyślić nowe strategie i koncentruje się na opracowywaniu modeli sztucznej inteligencji, które mogą dawać precyzyjne wyniki bez względu na niedobór danych. Przy jednostronnych danych lub tendencyjnych informacjach cały system może ulec uszkodzeniu.

Myśli końcowe

Przy stale rosnącym zapotrzebowaniu na elastyczne, bezpieczne i unikalne aplikacje, w społeczności programistów panuje ogromne napięcie. W takich przypadkach zastosowanie technologii AI zapewni podstawowe rozwiązania i korzystne miejsce do rozwoju innowacji. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to bez wątpienia przyszłość programowania i tworzenia oprogramowania, a ich przyjęcie jest najlepszym wyborem dla organizacji.

Na proces tworzenia aplikacji składa się szereg czynności oraz eksperta do ich wykonania. Rozwój znacząco przyczynia się do różnych czynników rozwoju AI w zależności od lokalizacji, takich jak czynnik cenowy, rozwój, narzędzia itp. zależą od miejsca od usług rozwoju AI w USA do usług w innych częściach świata.

Często zadawane pytania dotyczące wyzwań rozwojowych i rozwiązań AI

P. Jakie wyzwania stoją przed firmami wdrażając sztuczną inteligencję?

Istnieje wiele problemów, z którymi borykają się firmy wdrażające sztuczną inteligencję w swojej działalności. Oto kilka z nich –

• Zbieranie i udoskonalanie danych
• Brak zestawu umiejętności
• Wyzwania integracyjne
• Możliwości infrastruktury

P. Jak rozwiązać wyzwania związane z rozwojem AI?

Rozwiązania problemów rozwojowych AI ostatecznie sprowadzają się do partnerstwa z zespołem wykwalifikowanych ekspertów AI oraz zrozumienia użytkowników i rynku, na którym będzie się skupiać rozwiązanie.

P. Jakie są główne obawy etyczne dotyczące korzystania ze sztucznej inteligencji?

Są to jedne z najbardziej znaczących problemów etycznych związanych ze sztuczną inteligencją – utrata pracy, stronniczość, zakres popełniania przez sztuczną inteligencję poważnych błędów na masową skalę, prawdopodobieństwo, że ludzie będą manipulować zbiorami danych, aby spełnić swoje ukryte motywy.