我们如何解决您一定会遇到的 AI 开发问题

大多数传统的传统软件开发环境遵循通常的阶段，包括分析、计划、设计、构建、质量保证和部署。

然而，人工智能的发展环境却有所不同。 对于人工智能项目，开发的重点是识别数据源并收集数据、清理数据并将其转化为洞察力。 这种方法需要不同的思维方式和技能组合。

这种与人工智能项目联网的非常规主义为如何解决人工智能开发挑战带来了一系列全新的问题和答案。

我们的人工智能开发专家团队已经开发了大约 7 个成熟的解决方案和 17 个以上的 POC，没有两个属于同一行业。 工作曝光让我们明白了一些事情——

1. 您不能期望您的AI 软件开发项目的结果与传统产品的结果相同，因为使用 AI，游戏更多地围绕着命中和试验。
2. 当整个团队（而不仅仅是技术人员）都参与进来时，您将能够最好地在您的业务中实施 AI 策略和程序。
3. 与非 AI 应用程序项目的情况一样，AI 项目的限制也因想法而异。 但是有一些AI 开发挑战和解决方案在产品之间是相似的。

深入研究第三个学习，产品之间存在相似的问题，无论哪种想法支持它们。 无论我们正在开发哪个应用程序，我们都会遇到这些问题，因此可以安全地假设这些问题是反复出现的。

为了让企业家们采用积极主动的方法，或者数据工程师列出了采用人工智能开发服务的常见问题，以及他们对每个人工智能困难和机遇的洞察力。

人工智能发展挑战和解决方案

1. 数据收集和管理问题

人工智能系统仅与它所基于的数据一样好的说法虽然很常见，但也存在一些固有问题。 这方面的问题主要是在数据收集及其细化方面。 但也有其他挑战，比如——

A. 数据质量和数量

如上所述，人工智能系统的质量在很大程度上取决于输入系统的数据的数量和质量。 为了识别模式并表现出预期的行为，人工智能需要大量高质量的数据。

在 Appinventiv ，我们通过列出我们拥有的数据和模型需要运行的数据来开始实施 AI 策略和程序的过程。 为此，我们使用开放数据和 Google 的数据集搜索来访问有助于训练模型的数据。

• 数据标签

直到几年前，大部分数据都是文本和结构化的。 但随着全渠道客户体验和物联网的兴起，业务系统中输入的数据类型主要是非结构化的。 问题在于，大多数 AI 系统都经过训练以处理有监督的数据集。

在 Appinventiv ，我们使用多种方法来处理数据标记，主要围绕数据编程和合成标记、反馈循环系统等来回答如何解决 AI 开发挑战。

• 数据偏差

人工智能有偏见的故事很普遍。 问题是这是怎么发生的，特别是因为这项技术是无意识的，因此不可能有恶意，对吧？

错误收集的数据会导致偏见。 这是底线。 当数据来源有偏差时，系统就会变得具有歧视性。

我们查看所有数据，确保它们从一开始就没有偏见。 这样，当他们进入 AI 系统时，画面中就没有偏差范围。

• 以案例为中心的学习

人类智能允许我们将经验从一个领域应用到另一个领域。 这不是人工智能可以轻松处理的事情。

人工智能驱动的商业工具是专门的。 它应该执行单手任务。 根据其核心复杂性，人工智能很难将其从一个项目中获得的经验用于另一个项目。

我们使用迁移学习方法来训练 AI 模型以执行任务，然后将学习应用到类似的活动中。 这意味着为任务 A 设计的模型以后可以用作任务 B 模型的起点。

2. 以人为本的问题

即使在广泛采用人工智能的情况下，熟悉该技术的人力资源也被计算在内。 这反过来又给企业在创建基于 AI 的应用程序时带来了短期和长期的持续挑战。

• 非技术员工之间缺乏理解

人工智能的实施要求管理层了解人工智能技术、它们的机会和局限性等。缺乏专业知识阻碍了人工智能在商业中的正确采用，在实际可以产生影响的地方。

• 领域专家的稀有性

人工智能行业需要的是对人工智能问题和技术具有技术理解和市场知识的专家。 问题在于，要找到兼具两者兼备的全职内部资源确实很困难，尤其是在 FAMGA 集团招聘具有 AI 软件开发所需核心技能的人才的情况下。

这就是为什么企业经常将他们的人工智能解决方案开发外包给像我们这样的人工智能应用程序开发公司的第一个原因，这些公司由一支对行业也有深入了解的专家团队组成。

3. 整合挑战

在当前系统中添加或集成人工智能比在浏览器中添加插件要复杂得多。 需要设置多个元素和界面来满足您的业务需求。

我们的数据科学家团队会考虑您的个人数据基础设施需求、数据标记、存储以及在系统中提供数据的过程，因此您不必面对任何启动 AI 应用程序的实施挑战。 我们还致力于训练模型并测试人工智能的有效性，从而开发一个反馈循环，根据人们的行为改进模型。

4. 基础设施能力

处理数据及其计算、存储、扩展、安全性、可扩展性等都是企业部署人工智能解决方案所必需的。 部署 AI 解决方案时企业的成功始于回答其基础设施环境的适用程度以及它对工作负载和 AI 应用程序的支持程度。 遗憾的是，答案也是企业 AI 面临的最大挑战之一。

我们的业务分析师在早期阶段注意到了一些事情：

• 高速存储和处理能力的正确组合，支持深度学习和机器学习模型。
• 可以优化和调整以适应底层硬件的最佳软件。
• 管理大多数移动组件和部件的界面。
• 可以部署在云或本地数据中心以优化性能的基础架构。

5. 缺乏多任务处理能力

深度学习模型非常可训练。 培训结束后，您可以确定无论是识别对象还是根据客户的搜索历史推荐产品，该解决方案都将尽其所能。

当您希望系统执行多任务时，这是 AI 中最大的问题之一。 例如，当您希望 AI 识别视频中的人并跟踪在后台播放的歌曲的来源时，效率就会下降。

我们的数据工程师已经确定，解决这个问题的方法是使用渐进式神经网络。 这意味着，以信息位可以轻松传递的方式连接单独的深度学习模型。 尽管我们尚未在实践中应用该模型，但该方法已被证明在机械臂开发中非常有用——将它们的学习速度从几周缩短到一天。

这是我们对人工智能发展挑战和解决方案的看法。 但克服 AI 开发困难的秘诀并不仅限于这些。 当您深入了解 AI 项目设计和部署领域时，您会发现实施AI 问题以解决并为业务提供答案最终归结为您合作的人工智能开发公司所拥有的技能组合和技术 + 业务理解。

6. 人机交互

这可能是 AI 的主要挑战，它使研究人员在组织和新业务中的 AI 服务方面处于优势地位。 这些组织可能吹嘘超过 90% 的准确性，但是人们可以在所有这些情况下进行改进。 例如，让我们的模型预测图片是狗还是猫。 人类每次都能预见到正确的输出，准确率高达 99% 以上。

要使深度学习模型发挥类似的性能，需要显着的微调、超参数改进、庞大的数据集、定义明确且准确的算法，以及强大的处理能力、对训练数据的持续训练和对测试数据的测试。 这听起来像是大量的工作，实际上它比看起来要麻烦很多倍。

您可以尝试不做所有困难工作的一种方法是简单地利用专业组织，因为他们可以利用预训练模型准备显式深度学习模型。 他们接受了大量图片的训练，并进行了最精确的调整。

7. 数据稀缺

由于谷歌、Facebook 和苹果等大公司面临不道德使用用户数据的指控，印度等多个国家正在使用严格的 IT 规则来限制流量。 因此，这些公司现在面临着使用本地数据为全球开发应用程序的问题，这将导致偏见。

随着 Google、Facebook 和 Apple 等大型组织处理有关不道德地使用生成的用户数据的起诉，不同的国家，例如印度，正在使用严格的 IT 规则来限制数据流。 因此，这些组织目前正在处理使用附近的本地信息为世界创建应用程序的问题，这会带来偏差结果。

数据是人工智能的一个重要方面，标记信息用于训练机器学习和做出预测。 一些组织正在尝试发明新的战略，并专注于开发能够提供精确结果的人工智能模型，而不管数据是否稀缺。 使用片面的数据或有偏见的信息，整个系统可能会出现缺陷。

结论性想法

随着对适应性强、安全且独特的应用程序的需求不断增长，开发社区中存在着巨大的压力。 在这种情况下，采用人工智能技术将提供基本的解决方案和孕育创新的有利场所。 毫无疑问，人工智能和机器学习是编程和软件开发的未来，拥抱它们是组织做出的最佳选择。

应用程序开发过程包括许多活动和执行它的专家。 这种发展极大地促进了基于位置的人工智能发展的不同因素，例如定价因素、开发、工具等。从美国的人工智能开发服务到全球其他地区的服务，各地都存在差异。

关于人工智能发展挑战和解决方案的常见问题解答

问：企业在实施人工智能时面临哪些挑战？

公司在业务中实施人工智能时会面临许多问题。 这里有几个 -

• 数据收集和细化
• 缺乏技能组合
• 集成挑战
• 基础设施能力

问：如何解决人工智能发展挑战？

人工智能发展问题的解决方案最终归结为与熟练的人工智能专家团队的合作，以及对用户和解决方案所关注市场的理解。

问：关于使用人工智能的主要伦理问题是什么？

这些是围绕人工智能的一些最突出的伦理问题——失业、偏见、人工智能犯下严重的大规模错误的范围、人们篡改数据集以实现其别有用心的可能性。