Dix limites de l'intelligence artificielle
Dans le domaine de l'innovation technologique, l'intelligence artificielle (IA) est l'un des développements les plus transformateurs et les plus prometteurs de notre époque. L'intelligence artificielle a révolutionné de nombreux secteurs, de la santé à la finance en passant par les transports et le divertissement, grâce à sa capacité à analyser de grandes quantités de données, à tirer des enseignements de modèles et à prendre des décisions intelligentes. Cependant, malgré ses progrès remarquables, l’IA est également confrontée à d’importantes limites et défis qui l’empêchent d’atteindre son plein potentiel. Dans cet article, nous examinerons les dix principales limites de l'intelligence artificielle, révélant les limites auxquelles sont confrontés les développeurs, les chercheurs et les praticiens dans ce domaine. En comprenant ces défis, il est possible de naviguer dans les complexités du développement de l’IA, de réduire les risques et d’ouvrir la voie à un progrès responsable et éthique de la technologie de l’IA.
Disponibilité limitée des données :
Le développement de l'intelligence artificielle dépend de l'adéquation des données. L’une des exigences fondamentales pour la formation de modèles d’intelligence artificielle est l’accès à des ensembles de données vastes et diversifiés. Cependant, dans de nombreux cas, les données pertinentes peuvent être rares, incomplètes ou biaisées, ce qui nuit aux performances et aux capacités de généralisation des systèmes d’IA.
Problèmes de biais et de qualité des données :
Les algorithmes d'IA sont sensibles aux biais et aux inexactitudes présents dans les données d'entraînement, conduisant à des résultats biaisés et à des processus de prise de décision erronés. Les données historiques, les stéréotypes sociaux ou les erreurs d'annotation humaine peuvent créer des biais qui conduisent à des résultats injustes ou discriminatoires, en particulier dans des applications sensibles telles que les soins de santé, la justice pénale et la finance. Lutter contre les biais liés aux données et garantir la qualité des données sont des défis permanents dans le développement de l’IA.
Manque d'explicabilité :
« Boîte noire » est un terme couramment utilisé pour désigner la plupart des modèles d'intelligence artificielle, en particulier les modèles d'apprentissage profond. Parce que son processus décisionnel est intrinsèquement complexe et obscur. La clé pour gagner la confiance et la reconnaissance des utilisateurs et des parties prenantes est de comprendre comment les modèles d’IA font des prédictions ou fournissent des recommandations.
Surajustement et généralisation :
Un modèle d'IA formé sur un ensemble de données spécifique peut facilement s'éloigner des scénarios réels ou des exemples de données inédits, une pratique appelée surajustement. Les conséquences de ce phénomène incluent des performances médiocres, des prévisions peu fiables et l’incapacité des systèmes d’IA pratiques à fonctionner correctement.
Ressources informatiques et évolutivité :
La formation de modèles d'intelligence artificielle nécessite beaucoup de calcul, notamment des GPU, des CPU et des TPU, tandis que le déploiement nécessite de grands pools de ressources distribuées.
Impact éthique et social :
L'utilisation de la technologie de l'IA soulève des principes éthiques et des questions sociales telles que la vie privée, la sécurité, l'équité (ou la justice) et le concept de responsabilité ou de transparence. Le problème est que ces technologies pourraient conduire à des politiques de chômage biaisées évoluant vers des robots autonomes dotés de systèmes d’armes avancés, en plus des méthodes de surveillance de l’État, créant ainsi des difficultés importantes pour les régulateurs, les décideurs politiques et les communautés dans leur ensemble.
Manque d'expertise dans le domaine et de compréhension du contexte :
Les systèmes d'IA ne peuvent pas fonctionner efficacement dans les domaines qui nécessitent une expertise dans le domaine ou une compréhension du contexte. Comprendre les nuances, les subtilités et les informations spécifiques au contexte est un défi pour les algorithmes d'IA, en particulier dans les environnements dynamiques et complexes.
Vulnérabilités de sécurité et attaques contradictoires :
Les systèmes d'IA sont vulnérables à diverses menaces de sécurité et attaques contradictoires, dans lesquelles des acteurs malveillants manipulent les entrées ou exploitent les vulnérabilités pour tromper ou corrompre les modèles d'IA. Les attaques contradictoires peuvent conduire à des prédictions de navigation incorrectes, à des pannes du système ou à des fuites de confidentialité, sapant ainsi la confiance et la fiabilité des systèmes d'IA.
Apprentissage et adaptation continus :
Les systèmes d'IA doivent souvent apprendre et s'adapter en permanence pour rester efficaces dans des environnements dynamiques et changeants. Cependant, la mise à jour et le recyclage des modèles d’IA avec de nouvelles données ou des environnements changeants peuvent s’avérer difficiles et gourmands en ressources.
Conformité réglementaire et juridique :
Les technologies d'intelligence artificielle sont soumises à divers cadres réglementaires, exigences légales et normes industrielles régissant leur développement, leur déploiement et leur utilisation. Le respect des réglementations telles que le RGPD, la HIPAA et le CCPA, ainsi que les normes et directives spécifiques au secteur, est essentiel pour garantir une utilisation responsable et éthique de l’IA.
En conclusion, même si l’intelligence artificielle est très prometteuse pour faire progresser la technologie et résoudre des problèmes complexes, elle n’est pas sans limites et défis. De la disponibilité et de la partialité des données à l’explicabilité et à la sécurité, il est essentiel de remédier aux dix principales limites de l’IA pour réaliser son plein potentiel tout en atténuant les risques potentiels et en garantissant un développement et un déploiement responsables.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
