人工智能实施面临的6大挑战

实施AI的最大障碍是什么?

人工智能（AI）正在改变我们的生活。从写作工具到自动驾驶汽车，我们正在慢慢学习将人工智能的各种用途融入我们生活的各个方面。人工智能获得巨大成功的另一个领域是在线学习。然而，希望用人工智能更新学习系统的公司和机构可能会发现，他们不得不应对意想不到的障碍。在本文中，我们将探讨6个AI实施挑战以及克服它们的方法。

需要牢记的6个AI执行挑战

1. 数据不足或质量低

人工智能系统通过接受与它们正在处理的主题相关的一组数据的训练来发挥作用。然而，公司往往难以为他们的人工智能算法“提供”适当质量或数量的必要数据，要么是因为他们无法访问这些数据，要么是因为这些数据的数量还不充足。在操作AI系统时，这种不平衡可能导致不一致甚至歧视性的结果。如果您确保使用具有代表性和高质量的数据，则可以避免这个问题，也称为偏差问题。此外，最好从更简单的算法开始你的人工智能之旅，你可以很容易地理解，减少偏差，并相应地修改。

2. 过时的基础设施

为了让人工智能系统给我们带来预期的结果，它们需要在几分之一秒的时间内处理大量信息。实现这一目标的唯一方法是在具有适当基础设施和处理能力的设备上操作。然而，许多企业仍在使用过时的设备，这些设备根本无法应对人工智能实施的挑战。因此，不言而喻，想要用机器学习彻底改变其学习和开发方法的企业必须准备好投资于技术先进的基础设施、工具和应用程序。

3. 集成到现有系统中

在你的训练计划中加入人工智能不仅仅是在你的电脑上下载几个插件。正如我们已经讨论过的，您需要花费额外的时间来考虑您是否拥有系统正常运行所必需的存储、处理器和基础设施。与此同时，你的员工必须接受培训，学会使用他们的新工具，解决简单的问题，并注意人工智能算法何时表现不佳。与具有必要的人工智能经验和专业知识的供应商合作可以帮助您克服所有这些问题，并保证最顺利地过渡到机器学习。

4. 缺乏人工智能人才

虽然我们讨论的是专业知识，但考虑到人工智能在学习和教育中的新概念，可以肯定地说，找到拥有必要知识和技能的人是一项相当大的挑战。事实上，缺乏专业知识使许多企业不敢尝试人工智能。虽然寻找一个可以将你的公司转变为机器学习的供应商是一个可行的解决方案，但有远见的公司得出的结论是，从长远来看，投资于你的内部数据库更有益。换句话说，他们建议对你的员工进行人工智能开发和实施方面的培训，雇佣人工智能人才，甚至从其他IT公司获得许可，这样你就可以在内部开发你的学习原型。

5. 高估你的AI系统

我们所目睹的技术进步有时使我们相信技术不会出错。但人工智能依赖于它给出的数据，如果数据不正确，它做出的决定也不正确。实现人工智能的一大挑战是，学习的过程相当复杂，尤其是当我们试图将其形成一组可以导入系统的数据时。出于这个原因，人工智能的可解释性对于成功过渡到机器学习至关重要。分解算法并对用户进行人工智能决策过程的培训提供了透明度，并有助于防止错误操作。

6. 成本要求

基于我们到目前为止讨论的所有内容，很容易理解开发、实施和整合人工智能到您的训练策略中并不便宜。为了做到这一点，你必须与拥有必要知识和技能的人工智能专家合作，为你的员工启动一个持续的人工智能培训计划，并可能更新你的IT设备，以满足机器学习工具的要求。虽然不可能避免其中一些成本，但你绝对可以通过寻找预算友好的培训计划或免费应用程序来最小化它们。有各种各样的选项可以帮助你在花钱之前弄清楚你的培训计划将受益于哪些人工智能功能。

其他AI挑战

除了我们在本文中讨论的AI实现挑战之外，我们还会想到世界各地AI可用性的差异。具体来说，虽然一些国家已经在人工智能技术上取得了飞跃，但部分国家还在努力征服更简单的技术进步。此外，由于人工智能所需的数据有时受到数据保护法的约束，因此围绕人工智能存在许多法律和伦理问题。目前已经进行了多次谈判，以制定确保透明度和安全性的规定。

尽管人工智能的实施给企业、政府和机构带来了许多挑战，但他们必须克服这些挑战，才能获得它的优势，并成为机器学习未来的一部分。希望随着对人工智能的研究越来越多，围绕它的谜团会慢慢消失。