人工智能(AI)领域经历了深刻的变化,并变得越来越复杂。人工智能被誉为改变游戏规则的技术。人工智能由于其聪明才智,比人类更早完成任务,例如语音识别、模式可视化和决策,但它只能翻译语言。然而，自ChatGPT发布以来，该定义一直是类似的。
不过，这并不是关于生成式人工智能能力的高估。人工智能也有缺点。本文将评估人工智能的缺点,民主地讨论这些问题,并就如何克服人工智能的缺点提出有价值的建议。
人工智能在很多方面都优于人类,但也有一些缺点。有趣的是，在游戏中胜出的裁判AI会因为游戏规则的微小变化而感到沮丧。此外,我们无法运用在其他游戏中获得的知识,因为其更困难。再加上这种能力，即使很难获得数据，人类也可以总结经验来进行与给定任务无关的其他任务，这一特性在之前和之后都受到了伟大的人工智能先驱的赞扬。
虽然深度学习和神经网络是为了模拟大脑神经元的相互作用,但是对于大脑的复杂功能，还有很多有待消化的地方。在处理能力方面,我们的大脑就像一台由成千上万个CPU和GPS构成的超级计算机。
一位专家曾经说过，即使是我们的超级计算机也比人类的大脑弱,因为人类的大脑可以每秒运行1千亿分之一秒。但我们的算法还没有改进,无法预测我们需要多少计算能力,这是很困难的。
有趣的是,纯粹的处理能力可能不一定直接导致更高的智力,比如与各种生物相关的智力。由于某些动物的大脑尺寸和神经元要比人类大,所以硬件提示导致更高智力的想法被证明是错误的。承认AI应用限制是其重要组成部分之一。虽然我们还远未达到人类的智能水平，但很多企业都在努力解决这个问题。
如何克服人工智能的局限性
但是,尽管有这些困难,我们仍然可以克服人工智能的缺点。一种可解释的认知人工智能正在研究中，以解决黑匣子问题。可解释的人工智能是一个概念,它侧重于透明的算法,解释得出预测和决策的过程。这种透明度也有助于发现算法中的错误行为或偏见。
另一个重要方面是数据管理和治理,因为它们管理人工智能和机器学习所需的高质量数据。各实体必须投资于数据管理和治理,以便从其算法中获得高效能。
人工智能的顶峰被认为是与人类智力相结合而产生的创造哲学的中心。几乎可以排除人工智能能够复制和完全替代人类思维过程的可能性。然而,在构建更智能的类人系统方面仍取得了重大进展，这些系统可以与我们合作完成工作。
企业可以采用各种技术来克服人工智能在实践中的局限性,或者从人工智能的优势中获得更多的好处。下面是一些阅读策略、示例和视觉辅助工具，以便更好地学习。
1、改进算法更新
建议企业向前迈出一步,继续改进人工智能算法,以确保性能的一致性。算法的不断调整和模型更新可以解决缺点,从而提高准确性。谷歌搜索等人工智能搜索工具总是在不断改进其人工智能算法，确保随着时间的推移提高准确性和相关性。
2、混合智能
人类的知识包括人工智能的局限性和目标，以提供更好的结果。企业可以利用混合策略,人工智能在决策过程中协助人类操作员的工作。例如，在医疗保健领域，人工智能集成的诊断工具可以用来排除过程中的错误，从而使人类的专业知识与人工智能相结合。
3、可解释的人工智能
人工智能决策的互操作性和可解释性有助于建立信任和互利合作。例如，可解释的人工智能方法为人类提供了人工智能如何达到其基本原理的见解。这一点至关重要，尤其是在医疗保健和自动驾驶汽车(关键应用)等领域。同样，IBM和DARPA是两个研究可解释人工智能的组织，目的是澄清决策过程。
4、数据质量和偏见消除
最好的数据输入和解决偏差可能会提高人工智能算法的性能。组织可以通过实施有效的数据收集流程和使用混合数据集来确保消除系统中的偏见。人工智能模型应定期审计和控制，以消除其内部的任何歧视行为。
5、协作学习
人工智能系统可以通过技术从人类的集体知识中学习，技术是协作的平台。人工智能可以让企业有机会通过从人类的互动和投入中学习来不断提高自己。
6、强化学习和自学的奖励
企业可以研究强化学习方法，这可以提供机器学习系统来优化自己。强化学习使人工智能能够经历经验，并不断修改自己以获得更好的结果。例如来自DeepMind的AlphaGo，它通过一种叫做强化学习的方法提高了人类围棋的水平。
7、量子计算
实现量子计算机可以绕过这些限制。量子机器学习算法处理超过光速的复杂计算，从而使更复杂的人工智能算法成为可能。IBM、谷歌和微软等企业都在大力探索用于人工智能的量子计算。
总结
本文旨在展示人工智能的缺点,以及如何利用正确的策略来克服这些缺点。随着开发GPT-4的OpenAI企业推出最新产品，人工智能领域发生了革命性的变化，生成式人工智能工具领域也出现了许多新来者，全球即将见证一个变革与颠覆并存的时代。