Как мы решаем проблемы разработки ИИ, с которыми вы обязательно столкнетесь

Большая часть традиционной традиционной среды разработки программного обеспечения следует обычным этапам, которые включают анализ, планирование, проектирование, сборку, обеспечение качества и развертывание.

Однако среда разработки искусственного интеллекта работает иначе. В случае проектов ИИ разработка сосредоточена вокруг определения источника данных и сбора данных, их очистки и превращения их в идеи. Такой подход требует другого мышления и набора навыков.

Этот нетрадиционный подход, связанный с проектами искусственного интеллекта, сопряжен с совершенно новым набором вопросов и ответов на то, как решать проблемы разработки ИИ .

Наша команда специалистов по разработке искусственного интеллекта работала над 7 полноценными решениями и 17+ POC, причем ни один из них не принадлежит одной отрасли. Экспозиция на работе прояснила для нас несколько вещей:

1. Вы не можете ожидать, что результат вашего проекта по разработке программного обеспечения ИИ будет таким же, как и у обычного продукта, потому что с ИИ игра больше связана с хитами и испытаниями.
2. Вы сможете наилучшим образом внедрить стратегии и программы ИИ в свой бизнес, когда на борту будет вся команда, а не только технические специалисты.
3. Как и в случае проектов приложений, не связанных с ИИ, ограничения в случае проектов ИИ также варьируются от одной идеи к другой. Но есть некоторые проблемы и решения в области разработки ИИ , которые одинаковы для всех продуктов.

При третьем изучении есть проблемы, которые схожи для всех продуктов, независимо от того, какая идея их поддерживает. Независимо от того, какое приложение мы разрабатывали, мы сталкивались с этими проблемами, поэтому можно с уверенностью предположить, что они повторяются.

Чтобы привить предпринимателям упреждающий подход, инженеры данных перечислили часто возникающие проблемы с внедрением услуг по разработке ИИ, а также их понимание всех индивидуальных трудностей и возможностей искусственного интеллекта.

Проблемы и решения в области развития ИИ

1. Вопросы сбора и управления данными

Заявление о том, что система искусственного интеллекта хороша настолько, насколько хороши данные, на которых она основана, хотя и распространено, но имеет несколько неотъемлемых проблем. Проблемы, возникающие на этом фронте, в основном касаются сбора данных и их уточнения. Но есть и другие проблемы, такие как -

А. Качество и количество данных

Как упоминалось выше, качество системы ИИ сильно зависит от количества и качества данных, которые вводятся в систему. Чтобы идентифицировать закономерности и вести себя так, как от него ожидают, ИИ требуется много качественных данных.

В Appinventiv мы начинаем процесс реализации стратегий и программ ИИ, перечисляя имеющиеся у нас данные и данные, необходимые модели для работы. Для этого мы используем как открытые данные, так и поиск набора данных Google для получения доступа к данным, которые помогают обучать модель.

• Маркировка данных

Еще несколько лет назад большинство данных были текстовыми и структурированными. Но с появлением многоканального взаимодействия с клиентами и Интернета вещей тип данных, поступающих в бизнес-систему, в основном неструктурирован. Проблема в том, что большинство систем ИИ обучены работать с контролируемыми наборами данных.

В Appinventiv мы используем несколько подходов к маркировке данных, в основном связанных с программированием данных и синтетической маркировкой, системой обратной связи и т. д., когда отвечаем на вопросы о том, как решать задачи разработки ИИ .

• Предвзятость данных

Истории о предвзятости ИИ широко распространены. Вопрос в том, как это происходит, тем более, что технология бессознательна и, следовательно, не может иметь плохих намерений, верно?

Предвзятость способствует неправильно собранным данным. Это суть. Когда источник данных предвзят, система становится дискриминационной.

Мы смотрим на все данные, чтобы убедиться, что они объективны с самого начала. Таким образом, когда они входят в систему ИИ, в картине нет никаких искажений.

• Обучение, ориентированное на конкретный случай

Человеческий интеллект позволяет нам применять опыт из одной области в другой. Это не то, с чем ИИ может справиться легко.

Инструменты на базе искусственного интеллекта для бизнеса являются специализированными. Предполагается выполнение задачи в одиночку. Исходя из своей основной сложности, ИИ может быть очень сложно использовать опыт, полученный им в одном проекте, в другом.

Мы используем подход трансферного обучения, при котором мы обучаем модель ИИ выполнять задачу, а затем применяем обучение к аналогичной деятельности. Это означает, что модель, разработанная для задачи А, впоследствии может быть использована в качестве отправной точки для модели задачи Б.

2. Вопросы, ориентированные на людей

Даже в условиях повсеместного внедрения ИИ учитываются человеческие ресурсы, которым удобно работать с этой технологией. Это, в свою очередь, вызывает ряд постоянных проблем для бизнеса как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе при создании приложений на основе ИИ .

• Отсутствие понимания среди нетехнических сотрудников

Внедрение ИИ требует от руководства понимания технологий ИИ, их возможностей и ограничений и т. д. Отсутствие ноу-хау препятствует правильному внедрению ИИ в бизнесе там, где он действительно может оказать влияние.

• Редкость полевых специалистов

Индустрии ИИ нужны специалисты, которые сочетают в себе технические знания и рыночные ноу-хау для решения проблем и методов ИИ . Проблема в том, что найти штатных сотрудников, сочетающих в себе и то и другое, очень сложно, особенно с учетом того, что группа FAMGA нанимает таланты, обладающие основными навыками, необходимыми для разработки программного обеспечения ИИ.

Это причина номер один, по которой предприятия часто передают разработку своих решений ИИ на аутсорсинг компании по разработке приложений ИИ, такой как наша, которая состоит из команды экспертов, которые также обладают глубоким знанием отраслей.

3. Проблемы интеграции

Добавление или интеграция искусственного интеллекта в вашу текущую систему намного сложнее, чем добавление плагина в ваш браузер. Существует множество элементов и интерфейсов, которые необходимо настроить для удовлетворения потребностей вашего бизнеса.

Наша команда специалистов по обработке и анализу данных учитывает ваши индивидуальные потребности в инфраструктуре данных, маркировке данных, хранении и процессе подачи данных в систему, чтобы вам не пришлось сталкиваться с какими-либо проблемами внедрения ИИ-приложений при запуске . Мы также работаем над обучением модели и тестированием эффективности ИИ, таким образом развивая цикл обратной связи для улучшения моделей на основе действий людей.

4. Возможности инфраструктуры

Обработка данных и их вычисление, хранение, масштабирование, безопасность, расширяемость и т. д. — все это необходимо предприятиям для развертывания решений ИИ. Успех бизнеса при развертывании решения ИИ начинается с ответа на вопрос, насколько подходит его инфраструктурная среда и насколько хорошо она поддерживает рабочие нагрузки и приложения ИИ. Ответ, к сожалению, также является одной из самых больших проблем корпоративного ИИ .

Есть несколько моментов, на которые наши бизнес-аналитики обращают внимание на самых ранних этапах:

• Правильное сочетание возможностей высокоскоростного хранения и обработки для поддержки моделей глубокого обучения и машинного обучения.
• Лучшее программное обеспечение, которое можно оптимизировать и настроить для соответствия базовому оборудованию.
• Интерфейс, который управляет большинством движущихся компонентов и деталей.
• Инфраструктура, которую можно развернуть в облаке или локальном центре обработки данных для оптимизации производительности.

5. Отсутствие многозадачности

Модели глубокого обучения чрезвычайно легко обучаемы. По окончании обучения вы можете быть уверены, что решение справится со своей независимой задачей наилучшим образом, будь то идентификация объектов или рекомендация продуктов на основе истории поиска ваших клиентов.

Это одна из самых больших проблем в ИИ, когда вы хотите, чтобы система была многозадачной. Например, если вы хотите, чтобы ИИ идентифицировал человека в видео и отслеживал происхождение песни, которая играет в фоновом режиме, эффективность будет потеряна.

Решение этой проблемы, которое определили наши дата-инженеры, заключается в использовании прогрессивных нейронных сетей . Это означает соединение отдельных моделей глубокого обучения таким образом, чтобы биты информации могли легко передаваться. Хотя нам еще предстоит применить эту модель на практике, этот метод оказался чрезвычайно полезным при разработке роботов-манипуляторов, ускоряя их обучение с нескольких недель до одного дня.

Это был наш взгляд на проблемы и решения в области разработки ИИ. Но советы по преодолению трудностей разработки ИИ на этом не заканчиваются. Когда вы углубитесь в мир разработки и развертывания проектов ИИ, вы обнаружите, что реализация задач ИИ для решения и предоставления ответов бизнесу в конечном итоге сводится к набору навыков и техническому + пониманию бизнеса, которыми обладает ваша компания-партнер по разработке искусственного интеллекта.

6. Взаимодействие на уровне человека

Возможно, это главная проблема в области ИИ, которая спасла исследователей от необходимости использовать услуги ИИ в организациях и новых предприятиях. Эти компании могут похвастаться точностью выше 90%, но люди могут улучшиться во всех этих ситуациях. Например, пусть наша модель предсказывает, изображена ли на картинке собака или кошка. Человек может всегда безошибочно предвидеть правильный результат, достигая ошеломляющей точности выше 99%.

Чтобы глубокая модель обучения воспроизвела аналогичную производительность, потребуются замечательная тонкая настройка, улучшение гиперпараметров, огромный набор данных и четко определенный и точный алгоритм, а также мощная вычислительная мощность, непрерывное обучение на данных поезда и тестирование на тестовых данных. Это звучит как тонна работы, и на самом деле это в несколько раз более хлопотно, чем кажется.

Одним из способов решения, который вы можете попробовать, чтобы не выполнять всю сложную работу, является просто использование специализированной организации, поскольку они могут подготовить явные модели глубокого обучения с использованием предварительно обученных моделей. Они обучены на огромном количестве картинок и настроены на максимальную точность.

7. Дефицит данных

Поскольку крупные компании, такие как Google, Facebook и Apple, сталкиваются с обвинениями в неэтичном использовании сгенерированных пользовательских данных, различные страны, такие как Индия, используют строгие ИТ-правила для ограничения потока. Таким образом, эти компании теперь сталкиваются с проблемой использования локальных данных для разработки приложений для всего мира, что может привести к предвзятости.

Поскольку крупные организации, такие как Google, Facebook и Apple, выдвигают обвинения в отношении неэтичного использования сгенерированных пользовательских данных, разные страны, такие как Индия, используют строгие ИТ-правила для ограничения потока данных. Следовательно, эти организации в настоящее время занимаются проблемой использования близлежащей локальной информации для создания приложений для всего мира, что может привести к предвзятости.

Данные являются жизненно важным аспектом ИИ, и помеченная информация используется для обучения машин обучению и прогнозированию. Несколько организаций пытаются изобретать новые стратегии и сосредоточены на разработке моделей ИИ, которые могут давать точные результаты независимо от нехватки данных. С односторонними данными или предвзятой информацией вся система может выйти из строя.

Заключительные мысли

Постоянно растущий спрос на адаптируемые, безопасные и уникальные приложения вызывает огромное напряжение в сообществе разработчиков. В таких случаях внедрение технологии ИИ даст базовые решения и создаст благоприятную почву для внедрения инноваций. Искусственный интеллект и машинное обучение, без сомнения, — это будущее программирования и разработки программного обеспечения, и их использование — лучший выбор для организаций.

Процесс разработки приложения включает в себя ряд действий и эксперта для его выполнения. Разработка вносит значительный вклад в различные факторы развития ИИ в зависимости от местоположения, такие как фактор ценообразования, разработка, инструменты и т. д., которые зависят от места к месту, от услуг по разработке ИИ в США до услуг в других частях земного шара.

Часто задаваемые вопросы о проблемах и решениях в области разработки ИИ

В. С какими проблемами сталкиваются компании при внедрении ИИ?

Есть ряд проблем, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ в свой бизнес. Вот несколько из них -

• Сбор и уточнение данных
• Отсутствие набора навыков
• Проблемы интеграции
• Возможности инфраструктуры

В. Как решить проблемы разработки ИИ?

Решения проблем развития ИИ в конечном итоге сводятся к партнерству с командой опытных экспертов по ИИ и пониманию пользователей и рынка, на котором будет сосредоточено решение.

В. Какие основные этические проблемы связаны с использованием ИИ?

Вот некоторые из наиболее заметных этических проблем, связанных с искусственным интеллектом: потеря работы, предвзятость, масштабы серьезных массовых ошибок ИИ, вероятность того, что люди подделывают наборы данных для достижения своих скрытых мотивов.