ذكاء اصطناعيتقنية

أهم 5 تحديات سيواجهها الذكاء الاصطناعي في المستقبل

- إعلان-

حتى الآن ، أثبت التطور التكنولوجي أنه نعمة لمعظم الناس ، وبالنظر إلى الاتجاه الحالي ، لا يبدو أننا سنبطئ سرعة التطور التكنولوجي لعقود من الزمان على الأقل. كانت هناك العديد من التطورات التكنولوجية التي غيرت تمامًا الطريقة التي نتعامل بها مع الأشياء ويمكننا بالتأكيد أن نقول أنه حتى الذكاء الاصطناعي سيصبح مثل هذا التطور التكنولوجي في المستقبل.

على الرغم من اختراع AI يعود تاريخه إلى عام 1955 ، ولا يزال بإمكاننا القول إن الذكاء الاصطناعي لم يكن قادرًا على الوصول إلى مرحلة ناضجة حيث يمكن استخدامه دون أي عيوب. إذا كنت تخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي أو تتطلع إلى جعله جزءًا مهمًا من شركتك في المستقبل ، فسيتعين عليك أيضًا التعامل مع بعض التحديات التي سنناقشها في منشور المدونة هذا.

القدرة الحاسوبية

ستندهش من معرفة أن هناك العديد من المطورين الذين يدركون فوائد الذكاء الاصطناعي ، لكن الخوارزميات المتعطشة للطاقة المستخدمة في حالة الذكاء الاصطناعي هي ما يبقي كل هؤلاء المطورين بعيدًا. يجب أن تعلم أن كلاً من التعلم الآلي والتعلم العميق هما جوهر الذكاء الاصطناعي وهما يتطلبان عددًا متزايدًا من وحدات معالجة الرسومات والأنوية من أجل العمل بشكل صحيح. لذلك ، يمكننا القول إنهم يحتاجون إلى أجهزة كمبيوتر عملاقة من أجل العمل بشكل صحيح وأن أجهزة الكمبيوتر العملاقة ليست خيارًا اقتصاديًا.

المهنيين غير المدربين

إذا بدأت في البحث عن خبراء الذكاء الاصطناعي في السوق ، فستكتشف أن صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها تعاني حاليًا من نقص في المواهب. قد يكون مفهوم الذكاء الاصطناعي قديمًا جدًا ، ولكن مع ذلك ، سيستغرق الأمر وقتًا ليصبح طبيعيًا جديدًا لمعظم الناس ، وفي الوقت نفسه ، لا بد أن تعاني صناعة الذكاء الاصطناعي من نقص القوى العاملة. إذا كنت تتطلع إلى زيادة إنتاجية عملك ، فإن الافتقار إلى القدرات العقلية للذكاء الاصطناعي سيكون بمثابة عقبة أمامك.

حماية الخصوصية والبيانات التي يتعذر الوصول إليها

إذا كنت تخطط لتدريب خوارزميات التعلم الآلي ، فستحتاج بالتأكيد إلى كمية كبيرة من البيانات ويجب أن تكون مجموعة البيانات نظيفة أيضًا. لن تكون معظم البيانات التي سيجمعها عملك التجاري صالحة للاستهلاك لأنها ستكون في شكل غير منظم. ستحتوي البيانات أيضًا على معلومات حساسة وسيتم تخزينها في أنظمة معالجة مختلفة أيضًا. سيكون مثل هذا التوزيع غير المتكافئ للبيانات بمثابة عقبة للشركات التي ستتطلع إلى تدريب خوارزميات التعلم الآلي.

نقص الثقة

قضية أخرى أو يمكننا أن نقول التحدي مع الذكاء الاصطناعي ستكون الطبيعة غير المعروفة لنماذج التعلم العميق التي تتنبأ بالمخرجات. لا يمكنك أبدًا التأكد من الكيفية التي ستبتكر بها مجموعة معينة من المدخلات حلاً لمجموعة واسعة من المشكلات ، وسيصبح هذا بالتأكيد تحديًا لجميع الأشخاص الذين يخططون لجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا مهمًا من أعمالهم. يجب أن تعلم أن هناك العديد من الأشخاص الذين ليسوا على دراية باستخدام وتنفيذ الذكاء الاصطناعي وكيف يتم استخدامه في حياتنا اليومية كما هو الحال في أجهزة التلفزيون الذكية ، وفي اقتراح المنتجات أو الخدمات على منصات الإنترنت ، وفي روبوتات الدردشة ، و العديد من الأماكن المختلفة.

معرفة محدودة

هناك بالتأكيد العديد من جوانب العملية حيث سيعمل تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل مشابه أو حتى أفضل بكثير من النظام التقليدي ، لكن المشكلة الحقيقية تبدأ عندما يتعلق الأمر معرفة الذكاء الاصطناعي. بصرف النظر عن طلاب الجامعات والمتخصصين في مجال التكنولوجيا والمتعصبين للتكنولوجيا ، لا يوجد سوى عدد قليل من الأشخاص الذين يدركون قدرات الذكاء الاصطناعي. يمكنك أن تأخذ على سبيل المثال العديد من الشركات الصغيرة التي يمكن أن تستفيد بسهولة من تطبيق الذكاء الاصطناعي لكنها لا تزال تفتقدها في أعمالها.

من المؤكد أن هناك العديد من العقبات في رحلة الذكاء الاصطناعي ولكن في نفس الوقت ، يجب أن تفهم أن كل تطور تكنولوجي يجب أن يمر ببعض التحديات والعقبات من أجل أن تصبح تقنية ناضجة تعمل على تغيير العالم فيما بعد.

تابعونا على Instagram (uniquenewsonline) والفيسبوك (uniquenewswebsite) للحصول على تحديثات إخبارية منتظمة مجانًا

مقالات ذات صلة