Nedbrydning af fordele og ulemper ved kunstig intelligens – IBM Blog

Kunstig intelligens (AI) refererer til de konvergerende felter inden for computer- og datavidenskab, der fokuserer på at bygge maskiner med menneskelig intelligens til at udføre opgaver, som tidligere ville have krævet et menneske. Fx læring, ræsonnement, problemløsning, perception, sprogforståelse med mere. I stedet for at stole på eksplicitte instruktioner fra en programmør, kan AI-systemer lære af data, så de kan håndtere komplekse problemer (såvel som enkle, men gentagne opgaver) og forbedre sig over tid.

Dagens AI-teknologi har en række anvendelsesmuligheder på tværs af forskellige industrier; virksomheder bruger kunstig intelligens til at minimere menneskelige fejl, reducere høje driftsomkostninger, give dataindsigt i realtid og forbedre kundeoplevelsen, blandt mange andre applikationer. Som sådan repræsenterer det et væsentligt skift i den måde, vi griber computere an på, og skaber systemer, der kan forbedre arbejdsgange og forbedre elementer i hverdagen.

Men selv med de utallige fordele ved AI, har det bemærkelsesværdige ulemper sammenlignet med traditionelle programmeringsmetoder. AI-udvikling og -implementering kan komme med bekymringer om databeskyttelse, jobforskydninger og cybersikkerhedsrisici, for ikke at nævne det massive tekniske arbejde med at sikre, at AI-systemer opfører sig efter hensigten.

I denne artikel vil vi diskutere, hvordan AI-teknologi fungerer, og vi vil redegøre for fordele og ulemper ved kunstig intelligens, når de sammenlignes med traditionelle computermetoder.

Hvad er kunstig intelligens, og hvordan virker det?

AI opererer på tre grundlæggende komponenter: data, algoritmer og computerkraft. 

• dato: AI-systemer lærer og træffer beslutninger baseret på data, og de kræver store mængder data for at træne effektivt, især i tilfælde af maskinlæringsmodeller (ML). Data opdeles ofte i tre kategorier: træningsdata (hjælper modellen med at lære), valideringsdata (tuner modellen) og testdata (vurderer modellens præstation). For at opnå optimal ydeevne bør AI-modeller modtage data fra forskellige datasæt (f.eks. tekst, billeder, lyd og mere), som gør det muligt for systemet at generalisere sin indlæring til nye, usete data.
• Algoritmer: Algoritmer er de sæt regler AI-systemer bruger til at behandle data og træffe beslutninger. Kategorien af ​​AI-algoritmer inkluderer ML-algoritmer, som lærer og træffer forudsigelser og beslutninger uden eksplicit programmering. AI kan også arbejde fra deep learning-algoritmer, en undergruppe af ML, der bruger flerlags kunstige neurale netværk (ANN'er) – deraf den "dybe" deskriptor – til at modellere abstraktioner på højt niveau inden for big data-infrastrukturer. Og forstærkende læringsalgoritmer gør det muligt for en agent at lære adfærd ved at udføre funktioner og modtage straf og belønninger baseret på deres korrekthed, og deterativt justere modellen, indtil den er fuldt trænet.
• Computerkraft: AI-algoritmer kræver ofte betydelige computerressourcer for at behandle så store mængder data og køre komplekse algoritmer, især i tilfælde af dyb læring. Mange organisationer er afhængige af specialiseret hardware, såsom grafiske behandlingsenheder (GPU'er), for at strømline disse processer. 

AI-systemer har også en tendens til at falde i to brede kategorier:

• Kunstig smal intelligens, også kaldet smal AI eller svag AI, udfører specifikke opgaver som billed- eller stemmegenkendelse. Virtuelle assistenter som Apples Siri, Amazons Alexa, IBM watsonx og endda OpenAIs ChatGPT er eksempler på smalle AI-systemer.
• Kunstig generel intelligens (AGI), eller Strong AI, kan udføre enhver intellektuel opgave et menneske kan udføre; den kan forstå, lære, tilpasse og arbejde ud fra viden på tværs af domæner. AGI er dog stadig kun et teoretisk begreb.

Hvordan fungerer traditionel programmering?

I modsætning til AI-programmering kræver traditionel programmering, at programmøren skriver eksplicitte instruktioner, som computeren skal følge i alle mulige scenarier; computeren udfører derefter instruktionerne for at løse et problem eller udføre en opgave. Det er en deterministisk tilgang, der ligner en opskrift, hvor computeren udfører trin-for-trin instruktioner for at opnå det ønskede resultat.

Den traditionelle tilgang er velegnet til klart definerede problemer med et begrænset antal mulige udfald, men det er ofte umuligt at skrive regler for hvert enkelt scenarie, når opgaver er komplekse eller kræver menneskelignende perception (som i billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling, etc.). Det er her AI-programmering giver en klar fordel i forhold til regelbaserede programmeringsmetoder.

Hvad er fordele og ulemper ved AI (sammenlignet med traditionel computer)?

Potentialet ved AI i den virkelige verden er enormt. Anvendelser af AI omfatter diagnosticering af sygdomme, personalisering af sociale medier-feeds, udførelse af sofistikerede dataanalyser til vejrmodellering og drift af chatbots, der håndterer vores kundesupportanmodninger. AI-drevne robotter kan endda samle biler og minimere stråling fra skovbrande.

Som med enhver teknologi er der fordele og ulemper ved AI, sammenlignet med traditionelle programmeringsteknologier. Bortset fra grundlæggende forskelle i, hvordan de fungerer, adskiller AI og traditionel programmering sig også væsentligt med hensyn til programmørstyring, datahåndtering, skalerbarhed og tilgængelighed.

• Kontrol og gennemsigtighed: Traditionel programmering giver udviklere fuld kontrol over softwarens logik og adfærd, hvilket giver mulighed for præcis tilpasning og forudsigelige, konsistente resultater. Og hvis et program ikke opfører sig som forventet, kan udviklere spore tilbage gennem kodebasen for at identificere og rette problemet. AI-systemer, især komplekse modeller som dybe neurale netværk, kan være svære at kontrollere og fortolke. De fungerer ofte som "sorte bokse", hvor input og output er kendt, men processen, som modellen bruger til at komme fra den ene til den anden, er uklar. Denne mangel på gennemsigtighed kan være problematisk i brancher, der prioriterer proces- og beslutnings-forklarlighed (såsom sundhedspleje og finans).
• Læring og datahåndtering: Traditionel programmering er stiv; den er afhængig af strukturerede data for at udføre programmer og har typisk svært ved at behandle ustrukturerede data. For at "lære" et program ny information, skal programmøren manuelt tilføje nye data eller justere processer. Traditionelt kodede programmer kæmper også med uafhængig iteration. Med andre ord er de muligvis ikke i stand til at imødekomme uforudsete scenarier uden eksplicit programmering for disse tilfælde. Fordi AI-systemer lærer af enorme mængder data, er de bedre egnede til at behandle ustrukturerede data som billeder, videoer og tekst på naturligt sprog. AI-systemer kan også løbende lære af nye data og erfaringer (som i maskinlæring), hvilket giver dem mulighed for at forbedre deres ydeevne over tid og gør dem særligt nyttige i dynamiske miljøer, hvor den bedst mulige løsning kan udvikle sig over tid.
• Stabilitet og skalerbarhed: Traditionel programmering er stabil. Når et program er skrevet og fejlrettet, vil det udføre operationer på nøjagtig samme måde, hver eneste gang. Men stabiliteten af ​​regelbaserede programmer kommer på bekostning af skalerbarhed. Fordi traditionelle programmer kun kan lære gennem eksplicitte programmeringsinterventioner, kræver de, at programmører skriver kode i skala for at opskalere operationer. Denne proces kan vise sig uoverskuelig, hvis ikke umulig, for mange organisationer. AI-programmer tilbyder mere skalerbarhed end traditionelle programmer, men med mindre stabilitet. Automatiseringen og de kontinuerlige læringsfunktioner i AI-baserede programmer gør det muligt for udviklere at skalere processer hurtigt og med relativ lethed, hvilket repræsenterer en af ​​de vigtigste fordele ved ai. Imidlertid betyder AI-systemernes improvisationskarakter, at programmer ikke altid giver konsistente, passende svar.
• Effektivitet og tilgængelighed: Regelbaserede computerprogrammer kan give tilgængelighed 24/7, men nogle gange kun hvis de har menneskelige arbejdere til at betjene dem døgnet rundt.

AI-teknologier kan køre 24/7 uden menneskelig indgriben, så forretningsdriften kan køre kontinuerligt. En anden af ​​fordelene ved kunstig intelligens er, at AI-systemer kan automatisere kedelige eller gentagne job (som dataindtastning), frigøre medarbejdernes båndbredde til mere værdifulde arbejdsopgaver og sænke virksomhedens lønomkostninger. Det er dog værd at nævne, at automatisering kan have betydelige konsekvenser for jobtab for arbejdsstyrken. For eksempel er nogle virksomheder gået over til at bruge digitale assistenter til at triage medarbejderrapporter i stedet for at uddelegere sådanne opgaver til en personaleafdeling. Organisationer bliver nødt til at finde måder at inkorporere deres eksisterende arbejdsstyrke i nye arbejdsgange muliggjort af produktivitetsgevinster fra inkorporeringen af ​​AI i driften.

Maksimer fordelene ved kunstig intelligens med IBM Watson

Omdia forventer, at det globale AI-marked vil være 200 milliarder USD værd i 2028.¹ Det betyder, at virksomheder bør forvente, at afhængigheden af ​​AI-teknologier vil stige, og kompleksiteten af ​​virksomhedens it-systemer stiger i form. Men med IBM watsonx™ AI og dataplatform, organisationer har et kraftfuldt værktøj i deres værktøjskasse til at skalere AI.

IBM watsonx gør det muligt for teams at administrere datakilder, accelerere ansvarlige AI-arbejdsgange og nemt implementere og integrere AI på tværs af virksomheden – alt sammen på ét sted. watsonx tilbyder en række avancerede funktioner, herunder omfattende arbejdsbelastningsstyring og dataovervågning i realtid, designet til at hjælpe dig med at skalere og accelerere AI-drevne it-infrastrukturer med pålidelige data på tværs af virksomheden.

Selvom det ikke er uden dets komplikationer, repræsenterer brugen af ​​kunstig intelligens en mulighed for virksomheder til at holde trit med en stadig mere kompleks og dynamisk verden ved at møde den med sofistikerede teknologier, der kan håndtere denne kompleksitet.

Sæt AI til at arbejde med watsonx