Defalcarea avantajelor și dezavantajelor inteligenței artificiale – IBM Blog

Inteligența artificială (AI) se referă la domeniile convergente ale științei informatice și a datelor axate pe construirea de mașini cu inteligență umană pentru a îndeplini sarcini care anterior ar fi necesitat o ființă umană. De exemplu, învățarea, raționamentul, rezolvarea problemelor, percepția, înțelegerea limbii și multe altele. În loc să se bazeze pe instrucțiuni explicite de la un programator, sistemele AI pot învăța din date, permițându-le să gestioneze probleme complexe (precum și sarcini simple, dar repetitive) și să se îmbunătățească în timp.

Tehnologia AI de astăzi are o gamă largă de cazuri de utilizare în diverse industrii; companiile folosesc AI pentru a minimiza erorile umane, pentru a reduce costurile ridicate ale operațiunilor, pentru a oferi informații în timp real asupra datelor și pentru a îmbunătăți experiența clienților, printre multe alte aplicații. Ca atare, reprezintă o schimbare semnificativă în modul în care abordăm computerul, creând sisteme care pot îmbunătăți fluxurile de lucru și pot îmbunătăți elementele vieții de zi cu zi.

Dar chiar și cu nenumăratele beneficii ale AI, are dezavantaje notabile în comparație cu metodele tradiționale de programare. Dezvoltarea și implementarea AI pot veni cu probleme legate de confidențialitatea datelor, deplasări de locuri de muncă și riscuri de securitate cibernetică, ca să nu mai vorbim de angajamentul tehnic masiv de a ne asigura că sistemele AI se comportă așa cum este prevăzut.

În acest articol, vom discuta despre modul în care funcționează tehnologia AI și vom prezenta avantajele și dezavantajele inteligenței artificiale în comparație cu metodele tradiționale de calcul.

Ce este inteligența artificială și cum funcționează?

AI operează pe trei componente fundamentale: date, algoritmi și putere de calcul. 

• Date: Sistemele AI învață și iau decizii pe baza datelor și necesită cantități mari de date pentru a se antrena eficient, în special în cazul modelelor de învățare automată (ML). Datele sunt adesea împărțite în trei categorii: date de antrenament (ajută modelul să învețe), date de validare (ajustează modelul) și date de testare (evaluează performanța modelului). Pentru o performanță optimă, modelele AI ar trebui să primească date dintr-o varietate de seturi de date (de exemplu, text, imagini, audio și multe altele), ceea ce permite sistemului să-și generalizeze învățarea la date noi, nevăzute.
• algoritmi: Algoritmii sunt seturile de reguli pe care sistemele AI le folosesc pentru a procesa datele și a lua decizii. Categoria algoritmilor AI include algoritmi ML, care învață și iau predicții și decizii fără programare explicită. AI poate funcționa și din algoritmi de învățare profundă, un subset de ML care utilizează rețele neuronale artificiale (ANN) cu mai multe straturi – de unde descriptorul „profund” – pentru a modela abstracții la nivel înalt în infrastructurile de date mari. Iar algoritmii de învățare prin întărire permit unui agent să învețe comportamentul executând funcții și primind pedepse și recompense pe baza corectitudinii acestora, ajustând iterativ modelul până când este complet antrenat.
• Puterea de calcul: Algoritmii AI necesită adesea resurse de calcul semnificative pentru a procesa cantități atât de mari de date și pentru a rula algoritmi complecși, în special în cazul învățării profunde. Multe organizații se bazează pe hardware specializat, cum ar fi unitățile de procesare grafică (GPU), pentru a eficientiza aceste procese. 

De asemenea, sistemele AI tind să se încadreze în două mari categorii:

• Inteligență îngustă artificială, numită și AI îngustă sau AI slabă, îndeplinește sarcini specifice, cum ar fi recunoașterea imaginii sau a vocii. Asistenții virtuali precum Siri de la Apple, Alexa de la Amazon, IBM watsonx și chiar ChatGPT de la OpenAI sunt exemple de sisteme AI înguste.
• Inteligență generală artificială (AGI), sau IA puternică, poate îndeplini orice sarcină intelectuală pe care o poate îndeplini un om; poate să înțeleagă, să învețe, să se adapteze și să lucreze din cunoștințe în toate domeniile. AGI, însă, este încă doar un concept teoretic.

Cum funcționează programarea tradițională?

Spre deosebire de programarea AI, programarea tradițională necesită ca programatorul să scrie instrucțiuni explicite pe care computerul le va urma în fiecare scenariu posibil; computerul execută apoi instrucțiunile pentru a rezolva o problemă sau a efectua o sarcină. Este o abordare deterministă, asemănătoare unei rețete, în care computerul execută instrucțiuni pas cu pas pentru a obține rezultatul dorit.

Abordarea tradițională este potrivită pentru probleme clar definite cu un număr limitat de rezultate posibile, dar este adesea imposibil să scrieți reguli pentru fiecare scenariu atunci când sarcinile sunt complexe sau necesită o percepție asemănătoare omului (cum ar fi recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural, etc.). Aici programarea AI oferă un avantaj clar față de metodele de programare bazate pe reguli.

Care sunt avantajele și dezavantajele AI (comparativ cu calculul tradițional)?

Potențialul real al AI este imens. Aplicațiile AI includ diagnosticarea bolilor, personalizarea fluxurilor de social media, executarea de analize sofisticate de date pentru modelarea vremii și alimentarea chatbot-urilor care gestionează cererile noastre de asistență pentru clienți. Roboții alimentați cu inteligență artificială pot chiar asambla mașini și pot minimiza radiațiile provocate de incendii.

Ca și în cazul oricărei tehnologii, există avantaje și dezavantaje ale AI, în comparație cu tehnologiile tradiționale de programare. Pe lângă diferențele fundamentale în modul în care funcționează, AI și programarea tradițională diferă semnificativ și în ceea ce privește controlul programatorului, gestionarea datelor, scalabilitate și disponibilitate.

• Control și transparență: Programarea tradițională oferă dezvoltatorilor control deplin asupra logicii și comportamentului software-ului, permițând personalizare precisă și rezultate previzibile și consistente. Și dacă un program nu se comportă așa cum era de așteptat, dezvoltatorii pot urmări înapoi prin baza de cod pentru a identifica și corecta problema. Sistemele AI, în special modelele complexe, cum ar fi rețelele neuronale profunde, pot fi greu de controlat și interpretat. Ele funcționează adesea ca „cutii negre”, în care intrarea și ieșirea sunt cunoscute, dar procesul pe care modelul îl folosește pentru a trece de la unul la altul este neclar. Această lipsă de transparență poate fi problematică în industriile care prioritizează explicabilitatea proceselor și a procesului de luare a deciziilor (cum ar fi asistența medicală și finanțele).
• Învățare și manipulare a datelor: Programarea tradițională este rigidă; se bazează pe date structurate pentru a executa programe și de obicei se luptă să proceseze datele nestructurate. Pentru a „preda” un program informații noi, programatorul trebuie să adauge manual noi date sau să ajusteze procesele. Programele codificate în mod tradițional se luptă și cu iterația independentă. Cu alte cuvinte, s-ar putea să nu poată face față unor scenarii neprevăzute fără o programare explicită pentru acele cazuri. Deoarece sistemele AI învață din cantități mari de date, sunt mai potrivite pentru procesarea datelor nestructurate precum imagini, videoclipuri și text în limbaj natural. De asemenea, sistemele AI pot învăța continuu din date și experiențe noi (ca în învățarea automată), permițându-le să-și îmbunătățească performanța în timp și făcându-le deosebit de utile în medii dinamice în care cea mai bună soluție posibilă poate evolua în timp.
• Stabilitate și scalabilitate: Programarea tradițională este stabilă. Odată ce un program este scris și depanat, acesta va efectua operațiuni exact în același mod, de fiecare dată. Cu toate acestea, stabilitatea programelor bazate pe reguli vine în detrimentul scalabilității. Deoarece programele tradiționale pot învăța doar prin intervenții de programare explicite, ele necesită programatorilor să scrie cod la scară pentru a extinde operațiunile. Acest proces se poate dovedi imposibil de gestionat, dacă nu imposibil, pentru multe organizații. Programele AI oferă mai multă scalabilitate decât programele tradiționale, dar cu mai puțină stabilitate. Funcțiile de automatizare și de învățare continuă ale programelor bazate pe AI le permit dezvoltatorilor să scaleze procesele rapid și cu relativă ușurință, reprezentând unul dintre avantajele cheie ale IA. Cu toate acestea, natura improvizațională a sistemelor AI înseamnă că programele nu oferă întotdeauna răspunsuri coerente și adecvate.
• Eficiență și disponibilitate: Programele de calculator bazate pe reguli pot oferi disponibilitate 24/7, dar uneori numai dacă au lucrători umani care să le opereze non-stop.

Tehnologiile AI pot rula 24/7 fără intervenție umană, astfel încât operațiunile de afaceri să poată rula continuu. Un alt dintre beneficiile inteligenței artificiale este că sistemele AI pot automatiza lucrări plictisitoare sau repetitive (cum ar fi introducerea de date), eliberând lățime de bandă a angajaților pentru sarcini de lucru cu valoare mai mare și reducând costurile cu salariile companiei. Cu toate acestea, merită menționat că automatizarea poate avea implicații semnificative privind pierderea locurilor de muncă pentru forța de muncă. De exemplu, unele companii au trecut la utilizarea asistenților digitali pentru a tria rapoartele angajaților, în loc să delege astfel de sarcini unui departament de resurse umane. Organizațiile vor trebui să găsească modalități de a-și încorpora forța de muncă existentă în noile fluxuri de lucru posibile de câștigurile de productivitate din încorporarea AI în operațiuni.

Maximizați avantajele inteligenței artificiale cu IBM Watson

Omdia proiectează că piața globală AI va avea o valoare de 200 de miliarde USD până în 2028.¹ Aceasta înseamnă că întreprinderile ar trebui să se aștepte ca dependența de tehnologiile AI să crească, odată cu creșterea complexității sistemelor IT ale întreprinderilor. Dar cu IBM watsonx™ AI și platformă de date, organizațiile au un instrument puternic în cutia lor de instrumente pentru scalarea AI.

IBM watsonx permite echipelor să gestioneze sursele de date, să accelereze fluxurile de lucru responsabile cu inteligența artificială și să implementeze și să integreze cu ușurință inteligența artificială în întreaga afacere — totul într-un singur loc. watsonx oferă o gamă largă de funcții avansate, inclusiv gestionarea completă a volumului de lucru și monitorizarea datelor în timp real, concepute pentru a vă ajuta să scalați și să accelerați infrastructurile IT bazate pe inteligență artificială cu date de încredere în întreaga întreprindere.

Deși nu lipsită de complicații, utilizarea AI reprezintă o oportunitate pentru companii de a ține pasul cu o lume din ce în ce mai complexă și dinamică, întâlnindu-l cu tehnologii sofisticate care pot face față acestei complexități.

Pune AI să lucreze cu watsonx