ما هي عيوب الذكاء الاصطناعي؟
على الرغم من كل مزايا الذكاء الاصطناعي وأدائه ، إلا أن هناك بعض العيوب التي تتحدى اعتماده الجماعي الناجح.
1. يكلف أكثر من التكنولوجيا القياسية
في هذه المرحلة ، تعتمد إنتاجية حل الذكاء الاصطناعي على بيانات الإدخال. بالإضافة إلى التكلفة الأولية لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي ، تحتاج الشركات إلى الاستثمار في إطار عمل قوي للبيانات والحفاظ عليه وقضاء الوقت في تدريب البرنامج. يتطلب تعقيد البرنامج أيضًا عمال مهرة لصيانته.
ونتيجة لذلك ، فإن معظم المنظمات إما تؤخر تبني الذكاء الاصطناعي أو لا تزال في مرحلة تجريبية
2. تحسين موثوقية الآلة
عندما تتم أتمتة العملية التجارية ، فإن النتيجة المنطقية هي أن البشر لم يعودوا بحاجة إلى معرفة “كيف” أو “لماذا” منها (تذكر رقم الهاتف الخلوي الذي طلبته من زميلك المفضل سابقًا؟). أصبح من الشائع أكثر فأكثر أن يستخدم الناس تقنية الذكاء الاصطناعي في العديد من أنشطتهم اليومية.
الآن ، إذا فشلت آلة أو حل للذكاء الاصطناعي ، فمن المحتمل جدًا ألا يعرف البشر ماذا يفعلون. حالات الاعتماد المفرط ، مع إظهار فوائد الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تعني أيضًا مشاركة بشرية أقل.
3. لقد غيرت طريقة عملنا بشكل جذري
تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2030 ، ستقضي الشركات وقتًا أطول بنسبة 50٪ في استخدام المهارات التكنولوجية بسبب الأتمتة. هذا يعني أن الشركات ستوظف المزيد والمزيد من الموظفين ذوي مهارات الذكاء الاصطناعي والأتمتة ، بينما سيتم استبدال الأدوار الأخرى بالذكاء الاصطناعي.
في مكان العمل حيث يعمل البشر والذكاء الاصطناعي معًا ، سيتم تصميم مهام سير العمل وفقًا لقدرات الذكاء الاصطناعي. هذا سوف يغير مستقبل العمل.
كيف يعمل الرجراج؟
يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات تنطلق من قواعد البرمجة ومجموعتها الفرعية من التعلم الآلي (ML) وتقنيات التعلم الآلي المختلفة مثل التعلم العميق (DL).
تعلم الآلة (ML)
إنه فرع من فروع الذكاء الاصطناعي وواحد من أشهر الفروع المسؤولة عن تطوير تقنيات خوارزمية يمكن أن تتعلم وتتحسن بمرور الوقت. يتضمن الكثير من الرموز والصيغ الرياضية المعقدة التي تمكن الجهاز من إيجاد حل لمشكلة معينة.
يعد هذا الجانب من الذكاء الاصطناعي أحد أكثر الاستخدامات التجارية أو التجارية تقدمًا ، حيث يتم استخدامه لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وتخزينها بطريقة يمكن للبشر فهمها.
ومن الأمثلة الواضحة على ذلك البيانات من مصنع الإنتاج ، حيث توفر العناصر المتصلة تدفقًا ثابتًا من البيانات حول حالة الماكينة ، والإنتاج ، والوظيفة ، ودرجة الحرارة ، وما إلى ذلك إلى قلب مركزي.
يجب تحليل كميات هائلة من البيانات من عملية الإنتاج من أجل التحسين المستمر واتخاذ القرار المناسب ، ولكن هذا الحجم من البيانات يعني أن البشر يجب أن يقضوا الكثير من الوقت (أيام) في التحليل والتتبع.
يحدث هذا عندما يتم تشغيل التعلم الآلي ، مما يسمح بتحليل البيانات عند دمجها في عملية الإنتاج وتحديد الأنماط أو الحالات الشاذة في العملية بشكل أسرع وأكثر دقة. بهذه الطريقة ، يمكن تشغيل التحذيرات أو التنبيهات لاتخاذ القرار.
ومع ذلك ، يعتبر ML فئة واسعة نسبيًا. أدى تطوير عقد الذكاء الاصطناعي هذه إلى ولادة ما يسمى الآن التعلم العميق (DL).
التعلم العميق (DL)
إنها نسخة أكثر تحديدًا من التعلم الآلي (ML) ، والتي تشير إلى مجموعة من الخوارزميات (أو الشبكات العصبية) المصممة للتعلم الآلي والمشاركة في التفكير غير الخطي.
في هذه التقنية ، يتم تجميع الخوارزميات في شبكات عصبية اصطناعية مصممة لتعمل مثل الشبكات العصبية البشرية الموجودة في الدماغ. إنها تقنية تتيح لك التعلم بعمق بدون رمز محدد.
التعلم العميق هو أساس القدرات الأكثر تقدمًا التي يمكنها تحليل العوامل المختلفة في وقت واحد.
على سبيل المثال ، يتم استخدام التعلم العميق لوضع المعلومات التي تتلقاها أجهزة الاستشعار المستخدمة في السيارات ذاتية القيادة في سياقها: مسافة الأشياء ، ومدى سرعة تحركها ، والتنبؤات القائمة على الحركات التي يقومون بها ، وما إلى ذلك. يستخدمون هذه المعلومات لتحديد كيفية ووقت تغيير الممرات ، من بين أشياء أخرى.
ما زلنا في المراحل الأولى من DL ما زلنا نطور إمكاناته الكاملة. من خلال تحويل البيانات إلى مجموعات أكثر تفصيلاً وقابلية للتوسع ، نشهد استخدامها بشكل متزايد في الأعمال.
الذكاء الاصطناعي في بيئة الأعمال
يستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في العديد من التطبيقات التجارية والإنتاجية ، بما في ذلك الأتمتة ومعالجة اللغة وتحليل بيانات الإنتاج.
على المستوى العام ، يسمح هذا بإجراء تحسينات في عمليات التصنيع والتشغيل ويزيد من كفاءتها الداخلية.
يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال قواعد برمجة الكمبيوتر المختلفة ، مما يسمح للآلات بالتصرف مثل البشر وحل المشكلات.
تكمن مصلحة الشركات في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملياتها في المزايا التي تجلبها.
لخص
فوائد الذكاء الاصطناعي كثيرة ، تمتد من استكشاف الفضاء إلى تطوير أنظمة الدفاع وأكثر من ذلك. تتقدم التكنولوجيا بثبات ، ولديها القدرة على أن تكون أكثر ذكاءً من أي وقت مضى.
على الرغم من عدم وجود طريقة مضمونة للتنبؤ بمستقبل الذكاء الاصطناعي ، فمن المؤكد أنه سيستمر في إفادة الشركات والمستخدمين النهائيين في حياتهم اليومية.
ما هي عيوب الذكاء الاصطناعي؟كيف يعمل الرجراج؟