วิธีที่เราแก้ปัญหาการพัฒนา AI ที่คุณต้องเผชิญ

สภาพแวดล้อมการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมและแบบเดิมส่วนใหญ่จะดำเนินตามขั้นตอนปกติ ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์ วางแผน การออกแบบ การสร้าง การประกันคุณภาพ และการปรับใช้

สภาพแวดล้อมของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ทำงานแตกต่างกัน ในกรณีของโครงการ AI การพัฒนามุ่งเน้นไปที่การระบุแหล่งข้อมูลและรวบรวมข้อมูล ล้างข้อมูล และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลเชิงลึก วิธีการดังกล่าวเรียกร้องให้มีชุดความคิดและทักษะที่แตกต่างกัน

ความแหวกแนวที่เชื่อมโยงกับ โครงการปัญญาประดิษฐ์ นี้มาพร้อมกับปัญหาชุดใหม่ทั้งหมดและคำตอบสำหรับ วิธีแก้ปัญหาความท้าทายในการพัฒนา AI

ทีม ผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ของเรา ได้ทำงานเกี่ยวกับโซลูชันที่ครบครันประมาณ 7 รายการและ POC มากกว่า 17 รายการ โดยไม่มีสองรายการที่อยู่ในอุตสาหกรรมเดียวกัน การเปิดรับงานได้ทำให้เราเห็นบางสิ่งที่ชัดเจนมาก -

1. คุณไม่สามารถคาดหวังได้ว่า ผลลัพธ์จากโครงการ พัฒนาซอฟต์แวร์ AI ของคุณ จะเหมือนกับผลิตภัณฑ์ทั่วไป เพราะด้วย AI เกมจะเน้นไปที่การฮิตและการทดลองใช้มากกว่า
2. คุณจะสามารถใช้กลยุทธ์และโปรแกรม AI ในธุรกิจของคุณได้ดีที่สุดเมื่อทั้งทีมอยู่ในทีม ไม่ใช่แค่เฉพาะฝ่ายเทคโนโลยีเท่านั้น
3. เช่นเดียวกับกรณีของโปรเจ็กต์แอปที่ไม่ใช่ AI ข้อจำกัดในกรณีของโปรเจ็กต์ AI แตกต่างกันไปตามแนวคิดหนึ่ง แต่มี ความท้าทายและวิธีแก้ปัญหาในการพัฒนา AI บางอย่าง ที่คล้ายคลึงกันในผลิตภัณฑ์ต่างๆ

จากการเรียนรู้ครั้งที่สาม มีปัญหาที่คล้ายคลึงกันในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ไม่ว่าแนวคิดใดจะสนับสนุนพวกเขา ไม่ว่าแอปพลิเคชันใดที่เรากำลังพัฒนา เราก็พบปัญหาเหล่านี้ ทำให้สามารถสันนิษฐานได้ว่าปัญหาเหล่านี้เกิดขึ้นอีกอย่างปลอดภัย

เพื่อดึงดูดให้ผู้ประกอบการเข้าถึงแนวทางเชิงรุกหรือวิศวกรข้อมูลได้ระบุปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วไปในการใช้ บริการพัฒนา AI พร้อมกับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาและโอกาสของปัญญาประดิษฐ์แต่ละรายการ

ความท้าทายและการแก้ปัญหาด้านการพัฒนา AI

1. ปัญหาการรวบรวมและการจัดการข้อมูล

คำกล่าวที่ว่าระบบ AI นั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่อิงอยู่ ในขณะที่ปัญหาทั่วไปนั้นมาพร้อมกับปัญหาหลายประการ ปัญหาที่เกิดขึ้นในหน้านี้ส่วนใหญ่อยู่ที่การรวบรวมข้อมูลและการปรับแต่ง แต่ก็มีความท้าทายอื่นๆ เช่นกัน เช่น

A. คุณภาพและปริมาณข้อมูล

ดังที่ได้กล่าวมาแล้วคุณภาพของระบบ AI ขึ้นอยู่กับปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบเป็นอย่างมาก เพื่อระบุรูปแบบและพฤติกรรมตามที่คาดหวัง AI ต้องการข้อมูลคุณภาพจำนวนมาก

ที่ Appinventiv เราเริ่มต้นกระบวนการเพื่อใช้กลยุทธ์และโปรแกรม AI โดยแสดงรายการข้อมูลที่เรามีและข้อมูลที่แบบจำลองจำเป็นต้องดำเนินการ ในการทำเช่นนั้น เราใช้ทั้งข้อมูลเปิดและการค้นหาชุดข้อมูลของ Google เพื่อเข้าถึงข้อมูลที่ช่วยฝึกโมเดล

• การติดฉลากข้อมูล

เมื่อสองสามปีก่อน ข้อมูลส่วนใหญ่ เป็นข้อความและมีโครงสร้าง แต่ด้วยการเริ่มต้นของประสบการณ์ลูกค้าแบบหลายช่องทางและ Internet of Things ชนิดข้อมูลที่ป้อนในระบบธุรกิจจึงไม่มีโครงสร้างอย่างใหญ่หลวง ปัญหาคือระบบ AI ส่วนใหญ่ได้รับการฝึกฝนให้ทำงานกับชุดข้อมูลภายใต้การดูแล

ที่ Appinventiv เราใช้หลายแนวทางในการจัดการการติดฉลากข้อมูล โดยเน้นที่การเขียนโปรแกรมข้อมูลและการติดฉลากสังเคราะห์ ระบบการวนรอบความคิดเห็น ฯลฯ ในการตอบคำถาม วิธีแก้ปัญหาด้านการพัฒนา AI

• ความลำเอียงของข้อมูล

เรื่องราวเกี่ยวกับ AI ที่มีอคตินั้นแพร่หลาย คำถามคือเกิดขึ้นได้อย่างไร โดยเฉพาะเมื่อเทคโนโลยีไม่มีสติจึงไม่มีเจตนาร้ายได้ใช่หรือไม่?

ความลำเอียงเกิดจากข้อมูลที่เก็บรวบรวมอย่างไม่ถูกต้อง นี่คือบรรทัดฐาน เมื่อแหล่งที่มาของข้อมูลมีอคติ ระบบจะเลือกปฏิบัติ

เราตรวจสอบ ข้อมูลทั้งหมด เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีอคติตั้งแต่ต้น วิธีนี้เมื่อเข้าสู่ระบบ AI จะไม่มีอคติในภาพ

• การเรียนรู้แบบเน้นกรณีศึกษา

ความฉลาดของมนุษย์ทำให้เราสามารถนำประสบการณ์จากสาขาหนึ่งไปอีกสาขาหนึ่งได้ ไม่ใช่สิ่งที่ AI สามารถจัดการได้อย่างง่ายดาย

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับธุรกิจ มีความเชี่ยวชาญ มันควรจะทำงานมือเดียว ด้วยความซับซ้อนหลัก อาจเป็นเรื่องยากมากสำหรับ AI ที่จะใช้ประสบการณ์ที่ได้รับจากโครงการหนึ่งเพื่อนำไปใช้ในอีกโครงการหนึ่ง

เราใช้ แนวทางการโอนย้ายการเรียนรู้ ซึ่งเราฝึกโมเดล AI เพื่อดำเนินงาน จากนั้นจึงนำการเรียนรู้ไปใช้กับกิจกรรมที่คล้ายคลึงกัน หมายความว่าโมเดลที่ออกแบบมาสำหรับภารกิจ A สามารถใช้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับโมเดลภารกิจ B ได้ในภายหลัง

2. ปัญหาคนเป็นศูนย์กลาง

แม้ท่ามกลางการนำ AI ไปใช้อย่างแพร่หลาย ทรัพยากรมนุษย์ที่พร้อมจะทำงานกับเทคโนโลยีก็นับรวมไปด้วย ในทางกลับกัน ทำให้เกิดความท้าทายอย่างต่อเนื่องสำหรับธุรกิจทั้งในระยะสั้นและระยะยาว เมื่อพวกเขา สร้างแอปพลิเคชัน ที่ ใช้ AI

• ขาดความเข้าใจในหมู่พนักงานที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค

การนำ AI ไปใช้นั้นเรียกร้องให้ผู้บริหารเข้าใจเทคโนโลยี AI โอกาสและข้อจำกัด ฯลฯ การไม่มีองค์ความรู้เป็นอุปสรรคต่อการนำ AI ไปใช้อย่างถูกต้องในธุรกิจ ซึ่งในความเป็นจริงแล้วมีผลกระทบ

• ความหายากของผู้เชี่ยวชาญภาคสนาม

สิ่งที่อุตสาหกรรม AI ต้องการคือผู้เชี่ยวชาญที่ผสมผสานความเข้าใจด้านเทคนิคและความรู้ด้านตลาด สำหรับปัญหาและเทคนิคเกี่ยวกับ AI ปัญหาคือการหาทรัพยากรภายในองค์กรแบบเต็มเวลาที่มีทั้ง 2 อย่างเข้าด้วยกันเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับกลุ่ม FAMGA ที่จ้างผู้มีความสามารถที่มีทักษะหลักที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI

นี่คือเหตุผลอันดับหนึ่งที่ธุรกิจต่างๆ มักจะว่าจ้างบริษัท พัฒนาโซลูชัน AI ให้จ้างบริษัทพัฒนาแอป AI แบบเดียวกับเรา ซึ่งประกอบด้วยทีมผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับอุตสาหกรรมด้วย

3. ความท้าทายในการบูรณาการ

การ เพิ่มหรือ บูรณาการปัญญาประดิษฐ์ในระบบปัจจุบันของคุณ เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนกว่าการเพิ่มปลั๊กอินในเบราว์เซอร์ของคุณ มีองค์ประกอบและอินเทอร์เฟซหลายอย่างที่ต้องตั้งค่าเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของคุณ

ทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของเราจะพิจารณาความต้องการโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลของคุณ การติดฉลากข้อมูล การจัดเก็บ และกระบวนการป้อนข้อมูลในระบบ เพื่อให้คุณไม่ต้องเผชิญ ความท้าทายในการเริ่มต้นใช้งานแอ ป AI เรายังดำเนินการฝึกอบรมโมเดลและทดสอบประสิทธิภาพของ AI ดังนั้นจึงพัฒนาลูปการตอบรับเพื่อปรับปรุงแบบจำลองโดยพิจารณาจากการกระทำของผู้คน

4. ความสามารถด้านโครงสร้างพื้นฐาน

การจัดการข้อมูลและการคำนวณ การจัดเก็บข้อมูล การปรับขนาด การรักษาความปลอดภัย การขยาย ฯลฯ ล้วนมีความจำเป็นสำหรับธุรกิจในการปรับใช้โซลูชัน AI ความสำเร็จของธุรกิจเมื่อปรับใช้โซลูชัน AI เริ่มต้นด้วยการตอบคำถามว่าสภาพแวดล้อมโครงสร้างพื้นฐานมีความเหมาะสมเพียงใด และรองรับปริมาณงานและแอปพลิเคชัน AI ได้ดีเพียงใด คำตอบที่น่าเศร้าก็คือ หนึ่งใน ความท้าทายด้าน AI ระดับองค์กร ที่ใหญ่ ที่สุด

มีบางสิ่งที่นักวิเคราะห์ธุรกิจของเราให้ความสำคัญตั้งแต่แรกเริ่ม:

• การผสมผสานที่ลงตัวระหว่างความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผลความเร็วสูงเพื่อรองรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง
• ซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดที่สามารถปรับให้เหมาะสมและปรับให้เข้ากับฮาร์ดแวร์พื้นฐานได้
• อินเทอร์เฟซที่จัดการส่วนประกอบและชิ้นส่วนที่เคลื่อนไหวได้เกือบทั้งหมด
• โครงสร้างพื้นฐานที่สามารถปรับใช้ ในระบบคลาวด์ หรือศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรเพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด

5. ขาดความสามารถในการทำงานหลายอย่างพร้อมกัน

โมเดล Deep Learning สามารถฝึกได้อย่างมาก เมื่อการฝึกอบรมสิ้นสุดลง คุณสามารถมั่นใจได้ว่าโซลูชันจะทำงานได้ดีที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการระบุวัตถุหรือแนะนำผลิตภัณฑ์ตามประวัติการค้นหาของลูกค้าของคุณ

นี่เป็นหนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุดใน AI เมื่อ คุณต้องการให้ระบบทำงานหลายอย่างพร้อมกัน ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณต้องการให้ AI ระบุตัวบุคคลในวิดีโอและติดตามที่มาของเพลงที่เล่นอยู่เบื้องหลัง ประสิทธิภาพจะหายไป

วิธีแก้ปัญหานี้ซึ่งวิศวกรข้อมูลของเราได้ระบุคือการใช้ โครงข่ายประสาทเทียมแบบ ก้าวหน้า หมายถึง การเชื่อมต่อของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่แยกจากกันในลักษณะที่บิตของข้อมูลสามารถผ่านได้อย่างง่ายดาย แม้ว่าเราจะยังไม่ได้นำแบบจำลองนี้ไปปฏิบัติจริง แต่วิธีการนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์อย่างยิ่งในการพัฒนาอาวุธหุ่นยนต์ โดยเร่งการเรียนรู้จากสัปดาห์เป็นวันเดียว

นี่คือความท้าทายและการแก้ปัญหาในการพัฒนา AI ของเรา แต่เคล็ดลับในการเอาชนะปัญหาการพัฒนา AI ไม่ได้จบเพียงแค่นี้ เมื่อคุณเจาะลึกลงไปในโลกแห่งการประดิษฐ์และปรับใช้โครงการ AI คุณจะพบว่าการนำ ปัญหา AI ไปใช้เพื่อแก้ไขและให้คำตอบกับธุรกิจ ในท้ายที่สุด มาจากชุดทักษะและความเข้าใจด้านเทคนิค + ทางธุรกิจที่บริษัทพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นพันธมิตรของคุณมี

6. ปฏิสัมพันธ์ระดับมนุษย์

นี่อาจเป็นความท้าทายหลักใน AI ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถเข้าถึงบริการ AI ในองค์กรและธุรกิจใหม่ได้ องค์กรเหล่านี้อาจมีความถูกต้องมากกว่า 90% อย่างไรก็ตาม ผู้คนสามารถปรับปรุงได้ในทุกสถานการณ์ ตัวอย่างเช่น ให้แบบจำลองของเราทำนายว่ารูปภาพนั้นเป็นของสุนัขหรือแมว มนุษย์สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ถูกต้องได้ทุกครั้งโดยไม่ล้มเหลว ลบล้างความแม่นยำที่เกิน 99%

สำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่จะแสดงประสิทธิภาพที่คล้ายคลึงกันนั้นจะต้องมีการปรับละเอียดที่โดดเด่น ความก้าวหน้าของพารามิเตอร์ไฮเปอร์ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และอัลกอริธึมที่แม่นยำและชัดเจน ควบคู่ไปกับพลังการประมวลผลที่แข็งแกร่ง การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับข้อมูลรถไฟ และการทดสอบข้อมูลการทดสอบ ฟังดูเหมือนเป็นงานหนัก และในความเป็นจริง มันลำบากกว่าที่เห็นหลายเท่า

ทางออกเดียวที่คุณจะพยายามไม่ทำงานยากๆ ทั้งหมดได้ก็คือการใช้องค์กรที่เชี่ยวชาญ เพราะพวกเขาสามารถเตรียมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ชัดเจนโดยใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว พวกเขาได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับรูปภาพจำนวนมากและปรับแต่งเพื่อความแม่นยำสูงสุด

7. การขาดแคลนข้อมูล

เนื่องจากบริษัทใหญ่ๆ เช่น Google, Facebook และ Apple ต้องเผชิญกับค่าใช้จ่ายเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลผู้ใช้ที่ผิดจรรยาบรรณ ประเทศต่างๆ เช่น อินเดียจึงใช้กฎไอทีที่เข้มงวดเพื่อจำกัดการไหล ดังนั้น บริษัทเหล่านี้จึงประสบปัญหาในการใช้ข้อมูลในพื้นที่เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับโลก และนั่นจะส่งผลให้เกิดอคติ

สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ เช่น Google, Facebook และ Apple ที่จัดการกับข้อกล่าวหาเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลผู้ใช้อย่างผิดจรรยาบรรณ ประเทศต่างๆ เช่นอินเดียกำลังใช้กฎไอทีที่เข้มงวดเพื่อจำกัดการไหลของข้อมูล ดังนั้น องค์กรเหล่านี้ในปัจจุบันจึงจัดการกับปัญหาการใช้ข้อมูลในพื้นที่ใกล้เคียงเพื่อสร้างแอปพลิเคชันสำหรับโลก และนั่นจะทำให้เกิดอคติ

ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของ AI และใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อฝึกเครื่องจักรให้เรียนรู้และคาดการณ์ มีบางองค์กรที่พยายามคิดค้นกลยุทธ์ใหม่ๆ และมีศูนย์กลางอยู่ที่การพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำโดยไม่คำนึงถึงความขาดแคลนของข้อมูล ด้วยข้อมูลด้านเดียวหรือข้อมูลที่มีอคติ ทั้งระบบอาจมีข้อบกพร่อง

สรุปความคิด

ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องสำหรับแอปพลิเคชันที่ปรับเปลี่ยนได้ ปลอดภัย และไม่เหมือนใคร มีความตึงเครียดอย่างมากในชุมชนการพัฒนา ในกรณีเช่นนี้ การนำเทคโนโลยี AI มาใช้จะเป็นแนวทางแก้ไขพื้นฐานและเป็นที่ที่เอื้ออำนวยต่อการสร้างสรรค์นวัตกรรม ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงไม่ต้องสงสัยเลยว่าเป็นอนาคตของการเขียนโปรแกรมและการพัฒนาซอฟต์แวร์ และการน้อมรับสิ่งเหล่านี้เป็นทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับองค์กร

กระบวนการพัฒนาแอพประกอบด้วยกิจกรรมมากมายและผู้เชี่ยวชาญในการดำเนินการ การพัฒนามีส่วนอย่างมากต่อปัจจัยต่างๆ ของการพัฒนา AI ตามสถานที่ เช่น ปัจจัยด้านราคา การพัฒนา เครื่องมือ ฯลฯ ขึ้นอยู่กับสถานที่จากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่งจากบริการพัฒนา AI ในสหรัฐอเมริกาไปจนถึงบริการในส่วนอื่นๆ ของโลก

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับความท้าทายและการแก้ปัญหาด้านการพัฒนา AI

ถาม บริษัทต้องเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้างเมื่อใช้ AI

มีหลายประเด็นที่บริษัทต้องเผชิญเมื่อใช้ AI ในธุรกิจของตน นี่คือบางส่วนของพวกเขา -

• การรวบรวมและปรับแต่งข้อมูล
• ขาดชุดทักษะ
• ความท้าทายในการบูรณาการ
• ความสามารถของโครงสร้างพื้นฐาน

ถาม จะแก้ปัญหาความท้าทายในการพัฒนา AI ได้อย่างไร

การแก้ปัญหาในการพัฒนา AI ในท้ายที่สุดมาจากความร่วมมือกับทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่มีทักษะ และความเข้าใจของผู้ใช้และตลาดที่โซลูชันจะมุ่งเน้น

ถาม: อะไรคือข้อกังวลหลักด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการใช้ AI?

สิ่งเหล่านี้คือข้อกังวลด้านจริยธรรมที่โดดเด่นที่สุดบางประการเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ เช่น การสูญเสียงาน ความลำเอียง ขอบเขตของ AI ที่ทำผิดพลาดในระดับมวลมหาศาล ความน่าจะเป็นที่ผู้คนจะดัดแปลงชุดข้อมูลเพื่อให้เป็นไปตามแรงจูงใจที่ซ่อนเร้น