6 трудностей внедрения ИИ и способы их преодоления
Искусственный интеллект - это будущее онлайн-обучения. Но какие трудности могут возникнуть при его внедрении?
Каковы основные препятствия при внедрении ИИ?
Искусственный интеллект (ИИ) меняет нашу жизнь с каждым днем. От инструментов для письма до самоуправляемых автомобилей, мы постепенно учимся использовать ИИ в различных аспектах нашей жизни. Еще одной областью, где ИИ может быть успешно применен, является онлайн-обучение. Однако компании и учреждения, стремящиеся обновить свои учебные системы с помощью ИИ, могут столкнуться с неожиданными трудностями. В этой статье мы рассмотрим 6 проблем внедрения ИИ, а также способы их преодоления.
6 трудностей внедрения ИИ, о которых следует помнить
1. Недостаток или низкое качество данных
ИИ-системы работают на основе данных, на которых они обучаются. Однако компании часто сталкиваются с трудностями в предоставлении ИИ алгоритмов нужного качества или объема данных, потому что у них нет к ним доступа или эти данные еще не существуют. Это несоответствие может привести к ошибочным или даже дискриминационным результатам работы ИИ. Эту проблему, известную как проблема предвзятости, можно предотвратить, если использовать представительные и качественные данные. Кроме того, лучше начинать с простых алгоритмов, которые легко понять, контролировать на предмет предвзятости и при необходимости изменять.
2. Устаревшая инфраструктура
Для того чтобы ИИ-системы давали ожидаемые результаты, они должны обрабатывать большие объемы информации за доли секунды. Единственный способ достичь этого - использовать устройства с подходящей инфраструктурой и возможностями обработки. Однако многие компании все еще используют устаревшее оборудование, которое не способно справиться с задачей внедрения ИИ. Поэтому очевидно, что компании, желающие революционизировать свои методы обучения и развития с помощью машинного обучения, должны быть готовы инвестировать в технологически продвинутую инфраструктуру, инструменты и приложения.
3. Интеграция в существующие системы
Внедрение ИИ в вашу программу обучения - это гораздо больше, чем просто загрузка нескольких плагинов на вашу систему управления обучением (LMS). Как уже обсуждалось, нужно уделить дополнительное время, чтобы убедиться, что у вас есть необходимое хранилище, процессоры и инфраструктура для правильной работы системы. В то же время ваши сотрудники должны быть обучены использованию новых инструментов, устранению простых проблем и распознаванию случаев, когда алгоритм ИИ работает недостаточно эффективно. Сотрудничество с поставщиком, обладающим необходимым опытом и знаниями в области ИИ, может помочь преодолеть все эти проблемы и гарантировать максимально плавный переход к машинному обучению.
4. Недостаток ИИ специалистов
Когда речь идет о экспертизе, стоит отметить, что найти людей с необходимыми знаниями и навыками в области ИИ в обучении и образовании - большая проблема, так как это относительно новая концепция. Недостаток внутреннего знания часто мешает многим компаниям попробовать свои силы в ИИ. Хотя поиск провайдера, который может помочь перейти к машинному обучению, является жизнеспособным решением, прогрессивные компании приходят к выводу, что в долгосрочной перспективе выгоднее инвестировать в собственную базу знаний. Другими словами, они предлагают обучать своих сотрудников разработке и внедрению ИИ, нанимать специалистов по ИИ и даже лицензировать возможности у других ИТ-компаний, чтобы разрабатывать учебные прототипы самостоятельно.
5. Переоценка вашей системы ИИ
Технологические достижения иногда заставляют нас верить, что технология не может ошибаться. Но ИИ зависит от данных, которые ему предоставляют, и если они неверны, то и решения будут неправильными. Одной из больших проблем внедрения ИИ является сложность процесса обучения, особенно когда пытаются оформить его в виде данных, которые можно импортировать в систему. Поэтому объяснимость ИИ является ключевым фактором для успешного перехода к машинному обучению. Разъяснение алгоритмов и обучение пользователей процессу принятия решений ИИ обеспечивает прозрачность и помогает предотвратить ошибки.
6. Стоимость внедрения
Исходя из всего, что было обсуждено, становится понятно, что разработка, внедрение и интеграция ИИ в вашу стратегию обучения будет недешевой. Чтобы все сделать правильно, вам придется сотрудничать с экспертами по ИИ, обладающими необходимыми знаниями и навыками, запускать постоянную программу обучения ИИ для ваших сотрудников и, вероятно, обновлять ваше ИТ-оборудование, чтобы оно могло справляться с требованиями инструментов машинного обучения. Хотя избежать некоторых из этих затрат невозможно, их можно минимизировать, изучив бюджетные программы обучения или бесплатные приложения. Существует множество вариантов, которые помогут определить, какие возможности ИИ будут полезны вашей программе обучения, прежде чем тратить деньги на их приобретение.
ИИ-системы работают на основе данных, на которых они обучаются. Однако компании часто сталкиваются с трудностями в предоставлении ИИ алгоритмов нужного качества или объема данных, потому что у них нет к ним доступа или эти данные еще не существуют. Это несоответствие может привести к ошибочным или даже дискриминационным результатам работы ИИ. Эту проблему, известную как проблема предвзятости, можно предотвратить, если использовать представительные и качественные данные. Кроме того, лучше начинать с простых алгоритмов, которые легко понять, контролировать на предмет предвзятости и при необходимости изменять.
2. Устаревшая инфраструктура
Для того чтобы ИИ-системы давали ожидаемые результаты, они должны обрабатывать большие объемы информации за доли секунды. Единственный способ достичь этого - использовать устройства с подходящей инфраструктурой и возможностями обработки. Однако многие компании все еще используют устаревшее оборудование, которое не способно справиться с задачей внедрения ИИ. Поэтому очевидно, что компании, желающие революционизировать свои методы обучения и развития с помощью машинного обучения, должны быть готовы инвестировать в технологически продвинутую инфраструктуру, инструменты и приложения.
3. Интеграция в существующие системы
Внедрение ИИ в вашу программу обучения - это гораздо больше, чем просто загрузка нескольких плагинов на вашу систему управления обучением (LMS). Как уже обсуждалось, нужно уделить дополнительное время, чтобы убедиться, что у вас есть необходимое хранилище, процессоры и инфраструктура для правильной работы системы. В то же время ваши сотрудники должны быть обучены использованию новых инструментов, устранению простых проблем и распознаванию случаев, когда алгоритм ИИ работает недостаточно эффективно. Сотрудничество с поставщиком, обладающим необходимым опытом и знаниями в области ИИ, может помочь преодолеть все эти проблемы и гарантировать максимально плавный переход к машинному обучению.
4. Недостаток ИИ специалистов
Когда речь идет о экспертизе, стоит отметить, что найти людей с необходимыми знаниями и навыками в области ИИ в обучении и образовании - большая проблема, так как это относительно новая концепция. Недостаток внутреннего знания часто мешает многим компаниям попробовать свои силы в ИИ. Хотя поиск провайдера, который может помочь перейти к машинному обучению, является жизнеспособным решением, прогрессивные компании приходят к выводу, что в долгосрочной перспективе выгоднее инвестировать в собственную базу знаний. Другими словами, они предлагают обучать своих сотрудников разработке и внедрению ИИ, нанимать специалистов по ИИ и даже лицензировать возможности у других ИТ-компаний, чтобы разрабатывать учебные прототипы самостоятельно.
5. Переоценка вашей системы ИИ
Технологические достижения иногда заставляют нас верить, что технология не может ошибаться. Но ИИ зависит от данных, которые ему предоставляют, и если они неверны, то и решения будут неправильными. Одной из больших проблем внедрения ИИ является сложность процесса обучения, особенно когда пытаются оформить его в виде данных, которые можно импортировать в систему. Поэтому объяснимость ИИ является ключевым фактором для успешного перехода к машинному обучению. Разъяснение алгоритмов и обучение пользователей процессу принятия решений ИИ обеспечивает прозрачность и помогает предотвратить ошибки.
6. Стоимость внедрения
Исходя из всего, что было обсуждено, становится понятно, что разработка, внедрение и интеграция ИИ в вашу стратегию обучения будет недешевой. Чтобы все сделать правильно, вам придется сотрудничать с экспертами по ИИ, обладающими необходимыми знаниями и навыками, запускать постоянную программу обучения ИИ для ваших сотрудников и, вероятно, обновлять ваше ИТ-оборудование, чтобы оно могло справляться с требованиями инструментов машинного обучения. Хотя избежать некоторых из этих затрат невозможно, их можно минимизировать, изучив бюджетные программы обучения или бесплатные приложения. Существует множество вариантов, которые помогут определить, какие возможности ИИ будут полезны вашей программе обучения, прежде чем тратить деньги на их приобретение.
Другие трудности искусственного интеллекта
Кроме проблем внедрения ИИ, о которых мы говорили в этой статье, стоит также упомянуть различия в доступности ИИ по всему миру. В то время как одни страны уже делают большие шаги в развитии ИИ, другие еще борются с более простыми технологическими достижениями. Более того, существуют множество юридических и этических вопросов, связанных с ИИ, так как данные, которые ему нужны, часто подпадают под законы о защите данных. Уже ведутся переговоры о разработке регуляций, которые обеспечат прозрачность и безопасность.
Несмотря на множество вызовов, которые внедрение ИИ ставит перед бизнесом, правительствами и учреждениями, важно преодолеть их, чтобы воспользоваться преимуществами ИИ и стать частью будущего машинного обучения. Надеемся, что по мере проведения новых исследований в области ИИ, тайна вокруг него постепенно развеется.
Несмотря на множество вызовов, которые внедрение ИИ ставит перед бизнесом, правительствами и учреждениями, важно преодолеть их, чтобы воспользоваться преимуществами ИИ и стать частью будущего машинного обучения. Надеемся, что по мере проведения новых исследований в области ИИ, тайна вокруг него постепенно развеется.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024