Zehn Einschränkungen der künstlichen Intelligenz
Im Bereich der technologischen Innovation ist künstliche Intelligenz (KI) eine der transformativsten und vielversprechendsten Entwicklungen unserer Zeit. Künstliche Intelligenz hat mit ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, aus Mustern zu lernen und intelligente Entscheidungen zu treffen, viele Branchen revolutioniert, vom Gesundheitswesen und dem Finanzwesen bis hin zu Transport und Unterhaltung. Doch trotz ihrer bemerkenswerten Fortschritte steht die KI auch vor erheblichen Einschränkungen und Herausforderungen, die sie daran hindern, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. In diesem Artikel befassen wir uns mit den zehn größten Einschränkungen der künstlichen Intelligenz und zeigen auf, mit welchen Einschränkungen Entwickler, Forscher und Praktiker in diesem Bereich konfrontiert sind. Durch das Verständnis dieser Herausforderungen ist es möglich, die Komplexität der KI-Entwicklung zu bewältigen, Risiken zu reduzieren und den Weg für eine verantwortungsvolle und ethische Weiterentwicklung der KI-Technologie zu ebnen.
Begrenzte Datenverfügbarkeit:
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz hängt von der Angemessenheit der Daten ab. Eine der Grundvoraussetzungen für das Training von Modellen der künstlichen Intelligenz ist der Zugriff auf große und vielfältige Datensätze. In vielen Fällen sind relevante Daten jedoch möglicherweise rar, unvollständig oder verzerrt, was die Leistung und Generalisierungsfähigkeiten von KI-Systemen beeinträchtigt.
Datenverzerrung und Qualitätsprobleme:
KI-Algorithmen sind anfällig für Verzerrungen und Ungenauigkeiten in Trainingsdaten, was zu verzerrten Ergebnissen und fehlerhaften Entscheidungsprozessen führt. Historische Daten, soziale Stereotypen oder menschliche Anmerkungsfehler können zu Vorurteilen führen, die zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen, insbesondere in sensiblen Anwendungen wie dem Gesundheitswesen, der Strafjustiz und dem Finanzwesen. Der Umgang mit Datenverzerrungen und die Sicherstellung der Datenqualität sind ständige Herausforderungen bei der KI-Entwicklung.
Mangelnde Erklärbarkeit:
„Black Box“ ist ein Begriff, der häufig für die meisten Modelle der künstlichen Intelligenz verwendet wird, insbesondere für Deep-Learning-Modelle. Weil sein Entscheidungsprozess von Natur aus komplex und geheimnisvoll ist. Der Schlüssel zum Gewinn des Vertrauens und der Anerkennung von Benutzern und Interessengruppen liegt darin, zu verstehen, wie KI-Modelle Vorhersagen treffen oder Empfehlungen geben.
Überanpassung und Verallgemeinerung:
Ein auf einem bestimmten Datensatz trainiertes KI-Modell kann sich leicht von tatsächlichen Szenarien oder ungesehenen Datenbeispielen lösen, eine Praxis, die als Überanpassung bezeichnet wird. Zu den Folgen dieses Phänomens gehören schlechte Leistung, unzuverlässige Vorhersagen und die Unfähigkeit praktischer KI-Systeme, ordnungsgemäß zu funktionieren.
Rechenressourcen und Skalierbarkeit:
Das Training von Modellen für künstliche Intelligenz erfordert viel Rechenleistung, einschließlich GPUs, CPUs und TPUs, während die Bereitstellung große verteilte Ressourcenpools erfordert.
Ethische und soziale Auswirkungen:
Der Einsatz von KI-Technologie wirft ethische Grundsätze und soziale Fragen wie Datenschutz, Sicherheit, Fairness (oder Gerechtigkeit) und das Konzept der Rechenschaftspflicht oder Transparenz auf. Das Problem besteht darin, dass diese Technologien zu einer voreingenommenen Arbeitslosenpolitik führen könnten, die sich zusätzlich zu staatlichen Überwachungsmethoden zu autonomen Robotern mit fortschrittlichen Waffensystemen entwickeln könnte, was zu erheblichen Schwierigkeiten für Regulierungsbehörden, politische Entscheidungsträger und Gemeinden insgesamt führen könnte.
Mangelnde Domänenexpertise und Hintergrundverständnis:
KI-Systeme können in Bereichen, die Domänenexpertise oder Hintergrundverständnis erfordern, keine effiziente Leistung erbringen. Das Verständnis der Nuancen, Feinheiten und kontextspezifischen Informationen ist für KI-Algorithmen eine Herausforderung, insbesondere in dynamischen und komplexen Umgebungen.
Sicherheitslücken und gegnerische Angriffe:
KI-Systeme sind anfällig für verschiedene Sicherheitsbedrohungen und gegnerische Angriffe, bei denen böswillige Akteure Eingaben manipulieren oder Schwachstellen ausnutzen, um KI-Modelle auszutricksen oder zu korrumpieren. Gegnerische Angriffe können zu falschen Navigationsvorhersagen, Systemausfällen oder Datenschutzlecks führen und dadurch das Vertrauen und die Zuverlässigkeit von KI-Systemen untergraben.
Kontinuierliches Lernen und Anpassung:
KI-Systeme müssen oft kontinuierlich lernen und sich anpassen, um in dynamischen und sich verändernden Umgebungen effektiv zu bleiben. Allerdings kann die Aktualisierung und Neuschulung von KI-Modellen mit neuen Daten oder sich ändernden Umgebungen eine Herausforderung und ressourcenintensiv sein.
Konformität mit Vorschriften und Gesetzen:
Künstliche Intelligenztechnologien unterliegen verschiedenen Regulierungsrahmen, gesetzlichen Anforderungen und Industriestandards, die ihre Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung regeln. Die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und CCPA sowie branchenspezifischer Standards und Richtlinien ist entscheidend für die Gewährleistung eines verantwortungsvollen und ethischen Einsatzes von KI.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz zwar vielversprechend ist, wenn es darum geht, die Technologie voranzutreiben und komplexe Probleme zu lösen, sie ist jedoch nicht ohne Einschränkungen und Herausforderungen. Von der Datenverfügbarkeit und -verzerrung bis hin zu Erklärbarkeit und Sicherheit ist die Bewältigung der zehn größten Einschränkungen der KI von entscheidender Bedeutung, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu mindern und eine verantwortungsvolle Entwicklung und Bereitstellung sicherzustellen.
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
