人工智能(AI)領域經歷了深刻的變化,并變得越來越復雜。人工智能被譽為改變游戲規則的技術。人工智能由于其聰明才智,比人類更早完成任務,例如語音識別、模式可視化和決策,但它只能翻譯語言。然而，自ChatGPT發布以來，該定義一直是類似的。

不過，這并不是關于生成式人工智能能力的高估。人工智能也有缺點。本文將評估人工智能的缺點,民主地討論這些問題,并就如何克服人工智能的缺點提出有價值的建議。

人工智能在很多方面都優于人類,但也有一些缺點。有趣的是，在游戲中勝出的裁判AI會因為游戲規則的微小變化而感到沮喪。此外,我們無法運用在其他游戲中獲得的知識,因為其更困難。再加上這種能力，即使很難獲得數據，人類也可以總結經驗來進行與給定任務無關的其他任務，這一特性在之前和之后都受到了偉大的人工智能先驅的贊揚。

雖然深度學習和神經網絡是為了模擬大腦神經元的相互作用,但是對于大腦的復雜功能，還有很多有待消化的地方。在處理能力方面,我們的大腦就像一臺由成千上萬個CPU和GPS構成的超級計算機。

一位專家曾經說過，即使是我們的超級計算機也比人類的大腦弱,因為人類的大腦可以每秒運行1千億分之一秒。但我們的算法還沒有改進,無法預測我們需要多少計算能力,這是很困難的。

有趣的是,純粹的處理能力可能不一定直接導致更高的智力,比如與各種生物相關的智力。由于某些動物的大腦尺寸和神經元要比人類大,所以硬件提示導致更高智力的想法被證明是錯誤的。承認AI應用限制是其重要組成部分之一。雖然我們還遠未達到人類的智能水平，但很多企業都在努力解決這個問題。

如何克服人工智能的局限性

但是,盡管有這些困難,我們仍然可以克服人工智能的缺點。一種可解釋的認知人工智能正在研究中，以解決黑匣子問題。可解釋的人工智能是一個概念,它側重于透明的算法,解釋得出預測和決策的過程。這種透明度也有助于發現算法中的錯誤行為或偏見。

另一個重要方面是數據管理和治理,因為它們管理人工智能和機器學習所需的高質量數據。各實體必須投資于數據管理和治理,以便從其算法中獲得高效能。

人工智能的頂峰被認為是與人類智力相結合而產生的創造哲學的中心。幾乎可以排除人工智能能夠復制和完全替代人類思維過程的可能性。然而,在構建更智能的類人系統方面仍取得了重大進展，這些系統可以與我們合作完成工作。

企業可以采用各種技術來克服人工智能在實踐中的局限性,或者從人工智能的優勢中獲得更多的好處。下面是一些閱讀策略、示例和視覺輔助工具，以便更好地學習。

1.改進算法更新

建議企業向前邁出一步,繼續改進人工智能算法,以確保性能的一致性。算法的不斷調整和模型更新可以解決缺點,從而提高準確性。谷歌搜索等人工智能搜索工具總是在不斷改進其人工智能算法，確保隨著時間的推移提高準確性和相關性。

2.混合智能

人類的知識包括人工智能的局限性和目標，以提供更好的結果。企業可以利用混合策略,人工智能在決策過程中協助人類操作員的工作。例如，在醫療保健領域，人工智能集成的診斷工具可以用來排除過程中的錯誤，從而使人類的專業知識與人工智能相結合。

3.可解釋的人工智能

人工智能決策的互操作性和可解釋性有助于建立信任和互利合作。例如，可解釋的人工智能方法為人類提供了人工智能如何達到其基本原理的見解。這一點至關重要，尤其是在醫療保健和自動駕駛汽車(關鍵應用)等領域。同樣，IBM和DARPA是兩個研究可解釋人工智能的組織，目的是澄清決策過程。

4.數據質量和偏見消除

最好的數據輸入和解決偏差可能會提高人工智能算法的性能。組織可以通過實施有效的數據收集流程和使用混合數據集來確保消除系統中的偏見。人工智能模型應定期審計和控制，以消除其內部的任何歧視行為。

5.協作學習

人工智能系統可以通過技術從人類的集體知識中學習，技術是協作的平臺。人工智能可以讓企業有機會通過從人類的互動和投入中學習來不斷提高自己。

6.強化學習和自學的獎勵

企業可以研究強化學習方法，這可以提供機器學習系統來優化自己。強化學習使人工智能能夠經歷經驗，并不斷修改自己以獲得更好的結果。例如來自DeepMind的AlphaGo，它通過一種叫做強化學習的方法提高了人類圍棋的水平。

7.量子計算

實現量子計算機可以繞過這些限制。量子機器學習算法處理超過光速的復雜計算，從而使更復雜的人工智能算法成為可能。IBM、谷歌和微軟等企業都在大力探索用于人工智能的量子計算。

總結

本文旨在展示人工智能的缺點,以及如何利用正確的策略來克服這些缺點。隨著開發GPT-4的OpenAI企業推出最新產品，人工智能領域發生了革命性的變化，生成式人工智能工具領域也出現了許多新來者，全球即將見證一個變革與顛覆并存的時代。