6 تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي وكيفية التغلب عليها

ما هي أهم العقبات التي تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي (AI) يغير حياتنا مع مرور كل يوم. من أدوات الكتابة إلى السيارات ذاتية القيادة ، نتعلم ببطء دمج الاستخدامات المختلفة للذكاء الاصطناعي في جوانب متعددة من حياتنا. مجال آخر حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بنجاح كبير هو التعلم عبر الإنترنت. ومع ذلك ، قد تجد الشركات والمؤسسات التي تتطلع إلى تحديث أنظمة التعلم الخاصة بها باستخدام الذكاء الاصطناعي نفسها مضطرة للتعامل مع عقبات غير متوقعة. في هذه المقالة ، سنلقي نظرة على 6 تحديات تتعلق بتطبيق الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى طرق التغلب عليها.

6 تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي يجب وضعها في الاعتبار

1. بيانات غير كافية أو منخفضة الجودة

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تدريبها على مجموعة من البيانات ذات الصلة بالموضوع الذي تتناوله. ومع ذلك ، غالبًا ما تكافح الشركات من أجل “تغذية” خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بالجودة المناسبة أو حجم البيانات اللازمة ، إما لأنها لا تستطيع الوصول إليها أو لأن هذه الكمية غير موجودة بعد. يمكن أن يؤدي هذا الخلل إلى نتائج متناقضة أو حتى تمييزية عند تشغيل نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك. يمكن منع هذه المشكلة ، والمعروفة باسم مشكلة التحيز ، إذا تأكدت من استخدام بيانات تمثيلية وعالية الجودة. بالإضافة إلى ذلك ، سيكون من الأفضل أن تبدأ رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك باستخدام خوارزميات أبسط يمكنك بسهولة فهمها والتحكم في التحيز والتعديل وفقًا لذلك.

2. البنية التحتية التي عفا عليها الزمن

لكي تعطينا أنظمة الذكاء الاصطناعي النتائج المتوقعة ، فإنها تحتاج إلى معالجة كميات كبيرة من المعلومات في أجزاء من الثانية. الطريقة الوحيدة لتحقيق ذلك هي من خلال التشغيل على أجهزة ذات بنية تحتية مناسبة وقدرات معالجة. ومع ذلك ، لا تزال العديد من الشركات تستخدم معدات قديمة وغير قادرة بأي حال من الأحوال على مواجهة التحدي المتمثل في تطبيق الذكاء الاصطناعي. لذلك ، من نافلة القول أن الشركات التي ترغب في إحداث ثورة في أساليب التعلم والتطوير مع التعلم الآلي يجب أن تكون مستعدة للاستثمار في البنية التحتية والأدوات والتطبيقات المتقدمة تقنيًا.

3. التكامل في الأنظمة القائمة

يعد دمج الذكاء الاصطناعي في برنامجك التدريبي أكثر بكثير من مجرد تنزيل بعض المكونات الإضافية على نظام إدارة التعلم الخاص بك. كما ناقشنا بالفعل ، يجب أن تأخذ وقتًا إضافيًا للنظر فيما إذا كان لديك التخزين والمعالجات والبنية التحتية اللازمة لكي يعمل النظام بشكل صحيح. في الوقت نفسه ، يجب تدريب موظفيك على استخدام أدواتهم الجديدة ، واستكشاف المشكلات البسيطة وإصلاحها ، ومعرفة متى تكون خوارزمية الذكاء الاصطناعي ضعيفة الأداء. يمكن أن يساعدك التعاون مع مزود لديه الخبرة والخبرة اللازمة في مجال الذكاء الاصطناعي في التغلب على كل هذه المشكلات وضمان الانتقال السلس إلى التعلم الآلي الممكن.

4. الافتقار إلى موهبة الذكاء الاصطناعي

بينما نتحدث عن موضوع الخبرة ، مع الأخذ في الاعتبار مدى حداثة مفهوم الذكاء الاصطناعي في التعلم والتعليم ، من الآمن أن نقول إن العثور على أشخاص لديهم المعرفة والمهارات اللازمة يمثل تحديًا كبيرًا. في الواقع ، يمنع نقص المعرفة الداخلية العديد من الشركات من تجربة أيديهم في الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن البحث عن مزود يمكنه تحويل شركتك إلى التعلم الآلي يعد حلاً قابلاً للتطبيق ، فإن الشركات ذات التفكير المستقبلي توصلت إلى استنتاج مفاده أنه من الأفضل على المدى الطويل الاستثمار في قاعدة المعرفة الداخلية الخاصة بك. بعبارة أخرى ، يقترحون تدريب موظفيك على تطوير الذكاء الاصطناعي وتطبيقه ، وتوظيف مواهب الذكاء الاصطناعي ، وحتى قدرات الترخيص من شركات تكنولوجيا المعلومات الأخرى حتى تتمكن من تطوير نماذج التعلم الخاصة بك داخليًا.

5. المبالغة في تقدير نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك

تقودنا التطورات التكنولوجية التي شهدناها أحيانًا إلى الاعتقاد بأن التكنولوجيا لا يمكن أن تفعل شيئًا خاطئًا. لكن الذكاء الاصطناعي يعتمد على البيانات المقدمة ، وإذا لم يكن ذلك صحيحًا ، فلن تتخذ القرارات أيضًا. يتمثل التحدي الكبير في تطبيق الذكاء الاصطناعي في أن عملية التعلم معقدة نوعًا ما ، خاصة عند محاولة صياغتها في مجموعة من البيانات التي يمكننا استيرادها إلى نظام. لهذا السبب ، تعد إمكانية شرح الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية للانتقال الناجح إلى التعلم الآلي. يوفر تحليل الخوارزميات وتدريب المستخدمين على عملية صنع القرار للذكاء الاصطناعي الشفافية ويساعد على منع التشغيل الخاطئ.

6. متطلبات التكلفة

بناءً على كل ما ناقشناه حتى الآن ، من السهل أن نفهم أن تطوير وتنفيذ ودمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجية التدريب الخاصة بك لن يكون رخيصًا. للقيام بذلك بشكل صحيح ، سيتعين عليك التعاون مع خبراء الذكاء الاصطناعي الذين لديهم المعرفة والمهارات اللازمة ، وإطلاق برنامج تدريب مستمر على الذكاء الاصطناعي لموظفيك ، وربما تحديث معدات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بك لتتمكن من التعامل مع متطلبات جهازك أدوات التعلم. على الرغم من أنه من المستحيل تجنب بعض هذه التكاليف ، إلا أنه يمكنك بالتأكيد تقليلها من خلال النظر في برامج التدريب المناسبة للميزانية أو التطبيقات المجانية. هناك العديد من الخيارات المتاحة التي يمكن أن تساعدك في معرفة قدرات الذكاء الاصطناعي التي سيستفيد منها برنامجك التدريبي قبل إنفاق الأموال على اكتسابها.

تحديات أخرى للذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي التي ناقشناها في هذه المقالة ، يمكننا أيضًا أن نذكر التناقضات في توافر الذكاء الاصطناعي حول العالم. على وجه التحديد ، في حين أن بعض البلدان تحقق بالفعل قفزات في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، فإن البعض الآخر يكافح من أجل التغلب على التطورات التكنولوجية الأكثر بساطة. علاوة على ذلك ، هناك العديد من المخاوف القانونية والأخلاقية المحيطة بالذكاء الاصطناعي ، حيث تخضع البيانات التي يحتاجها أحيانًا لقوانين حماية البيانات. هناك بالفعل العديد من المحادثات في مكان لوضع اللوائح التي من شأنها ضمان الشفافية والأمن.

على الرغم من عدد التحديات التي يفرضها تطبيق الذكاء الاصطناعي على الشركات والحكومات والمؤسسات ، فمن الضروري التغلب عليها للاستمتاع بمزاياها وتصبح جزءًا من مستقبل التعلم الآلي. نأمل ، مع إجراء المزيد من الأبحاث على الذكاء الاصطناعي ، فإن الغموض المحيط به سوف يتلاشى ببطء.