Att bryta ner fördelarna och nackdelarna med artificiell intelligens – IBM Blog

Artificiell intelligens (AI) hänvisar till de konvergerande områdena inom data- och datavetenskap fokuserade på att bygga maskiner med mänsklig intelligens för att utföra uppgifter som tidigare skulle ha krävt en människa. Till exempel lärande, resonemang, problemlösning, perception, språkförståelse med mera. Istället för att förlita sig på explicita instruktioner från en programmerare kan AI-system lära sig av data, vilket gör att de kan hantera komplexa problem (liksom enkla men repetitiva uppgifter) och förbättras med tiden.

Dagens AI-teknik har en rad användningsfall inom olika branscher; företag använder AI för att minimera mänskliga fel, minska höga driftskostnader, tillhandahålla datainsikter i realtid och förbättra kundupplevelsen, bland många andra applikationer. Som sådan representerar det en betydande förändring i hur vi närmar oss datoranvändning, och skapar system som kan förbättra arbetsflöden och förbättra delar av vardagen.

Men även med de otaliga fördelarna med AI har det anmärkningsvärda nackdelar jämfört med traditionella programmeringsmetoder. Utveckling och implementering av AI kan komma med datasekretessproblem, jobbförskjutningar och cybersäkerhetsrisker, för att inte tala om det enorma tekniska åtagandet att se till att AI-system fungerar som avsett.

I den här artikeln kommer vi att diskutera hur AI-teknik fungerar och presentera fördelarna och nackdelarna med artificiell intelligens jämfört med traditionella beräkningsmetoder.

Vad är artificiell intelligens och hur fungerar det?

AI arbetar på tre grundläggande komponenter: data, algoritmer och datorkraft. 

• Data: AI-system lär sig och fattar beslut baserat på data, och de kräver stora mängder data för att träna effektivt, särskilt när det gäller modeller för maskininlärning (ML). Data delas ofta in i tre kategorier: träningsdata (hjälper modellen att lära sig), valideringsdata (justerar modellen) och testdata (bedömer modellens prestanda). För optimal prestanda bör AI-modeller ta emot data från en mängd olika datauppsättningar (t.ex. text, bilder, ljud och mer), vilket gör det möjligt för systemet att generalisera sin inlärning till ny, osynlig data.
• algoritmer: Algoritmer är de uppsättningar regler som AI-system använder för att bearbeta data och fatta beslut. Kategorien AI-algoritmer inkluderar ML-algoritmer, som lär sig och fattar förutsägelser och beslut utan explicit programmering. AI kan också arbeta från algoritmer för djupinlärning, en delmängd av ML som använder flerskiktiga artificiella neurala nätverk (ANN) – därav den "djupa" deskriptorn – för att modellera abstraktioner på hög nivå inom big data-infrastrukturer. Och förstärkande inlärningsalgoritmer gör det möjligt för en agent att lära sig beteende genom att utföra funktioner och ta emot bestraffningar och belöningar baserat på deras korrekthet, genom att iterativt justera modellen tills den är helt tränad.
• Beräkningskraft: AI-algoritmer kräver ofta betydande datorresurser för att bearbeta så stora mängder data och köra komplexa algoritmer, särskilt när det gäller djupinlärning. Många organisationer förlitar sig på specialiserad hårdvara, som grafiska bearbetningsenheter (GPU), för att effektivisera dessa processer. 

AI-system tenderar också att delas in i två breda kategorier:

• Artificiell smal intelligens, även kallad smal AI eller svag AI, utför specifika uppgifter som bild- eller röstigenkänning. Virtuella assistenter som Apples Siri, Amazons Alexa, IBM watsonx och även OpenAI:s ChatGPT är exempel på smala AI-system.
• Artificiell allmän intelligens (AGI), eller Strong AI, kan utföra vilken intellektuell uppgift som helst som en människa kan utföra; den kan förstå, lära sig, anpassa och arbeta utifrån kunskap över olika domäner. AGI är dock fortfarande bara ett teoretiskt begrepp.

Hur fungerar traditionell programmering?

Till skillnad från AI-programmering kräver traditionell programmering att programmeraren skriver tydliga instruktioner som datorn ska följa i alla möjliga scenarier; datorn utför sedan instruktionerna för att lösa ett problem eller utföra en uppgift. Det är ett deterministiskt tillvägagångssätt, som liknar ett recept, där datorn utför steg-för-steg-instruktioner för att uppnå önskat resultat.

Det traditionella tillvägagångssättet är väl lämpat för tydligt definierade problem med ett begränsat antal möjliga utfall, men det är ofta omöjligt att skriva regler för varje enskilt scenario när uppgifter är komplexa eller kräver människoliknande uppfattning (som i bildigenkänning, naturlig språkbehandling, etc.). Det är här AI-programmering erbjuder en tydlig fördel gentemot regelbaserade programmeringsmetoder.

Vilka är för- och nackdelarna med AI (jämfört med traditionell datoranvändning)?

Potentialen för AI i verkligheten är enorm. Tillämpningar av AI inkluderar att diagnostisera sjukdomar, anpassa sociala media-flöden, utföra sofistikerade dataanalyser för vädermodellering och driva chatbotarna som hanterar våra kundsupportförfrågningar. AI-drivna robotar kan till och med sätta ihop bilar och minimera strålning från skogsbränder.

Som med all teknik finns det fördelar och nackdelar med AI, jämfört med traditionell programmeringsteknik. Förutom grundläggande skillnader i hur de fungerar, skiljer AI och traditionell programmering sig också avsevärt när det gäller programmeringskontroll, datahantering, skalbarhet och tillgänglighet.

• Kontroll och transparens: Traditionell programmering ger utvecklare full kontroll över programvarans logik och beteende, vilket möjliggör exakt anpassning och förutsägbara, konsekventa resultat. Och om ett program inte beter sig som förväntat kan utvecklare spåra tillbaka genom kodbasen för att identifiera och åtgärda problemet. AI-system, särskilt komplexa modeller som djupa neurala nätverk, kan vara svåra att kontrollera och tolka. De fungerar ofta som "svarta lådor", där input och output är kända, men processen som modellen använder för att ta sig från den ena till den andra är oklar. Denna brist på transparens kan vara problematisk i branscher som prioriterar process- och beslutsförklaring (som sjukvård och finans).
• Lärande och datahantering: Traditionell programmering är stel; den förlitar sig på strukturerad data för att köra program och kämpar vanligtvis för att bearbeta ostrukturerad data. För att "lära" ett program ny information måste programmeraren manuellt lägga till ny data eller justera processer. Traditionellt kodade program kämpar också med oberoende iteration. Med andra ord kanske de inte kan hantera oförutsedda scenarier utan explicit programmering för dessa fall. Eftersom AI-system lär sig av enorma mängder data, är de bättre lämpade för att bearbeta ostrukturerad data som bilder, videor och text på naturligt språk. AI-system kan också lära sig kontinuerligt av nya data och erfarenheter (som i maskininlärning), vilket gör att de kan förbättra sin prestanda över tid och göra dem särskilt användbara i dynamiska miljöer där den bästa möjliga lösningen kan utvecklas över tiden.
• Stabilitet och skalbarhet: Traditionell programmering är stabil. När ett program väl är skrivet och felsökt kommer det att utföra operationer på exakt samma sätt, varje gång. Men stabiliteten i regelbaserade program kommer på bekostnad av skalbarhet. Eftersom traditionella program bara kan lära sig genom explicita programmeringsinterventioner, kräver de att programmerare skriver kod i skala för att skala upp operationer. Denna process kan visa sig ohanterlig, om inte omöjlig, för många organisationer. AI-program erbjuder mer skalbarhet än traditionella program men med mindre stabilitet. Automatiseringen och funktionerna för kontinuerlig inlärning av AI-baserade program gör det möjligt för utvecklare att skala processer snabbt och relativt enkelt, vilket representerar en av de viktigaste fördelarna med ai. Men AI-systemens improvisationskaraktär gör att program kanske inte alltid ger konsekventa, lämpliga svar.
• Effektivitet och tillgänglighet: Regelbaserade datorprogram kan tillhandahålla 24/7 tillgänglighet, men ibland bara om de har mänskliga arbetare att använda dem dygnet runt.

AI-teknik kan köras 24/7 utan mänsklig inblandning så att affärsverksamheten kan köras kontinuerligt. En annan av fördelarna med artificiell intelligens är att AI-system kan automatisera tråkiga eller repetitiva jobb (som datainmatning), frigöra anställdas bandbredd för mer värdefulla arbetsuppgifter och sänka företagets lönekostnader. Det är dock värt att nämna att automatisering kan ha betydande konsekvenser för arbetskraftsförlusten. Till exempel har vissa företag gått över till att använda digitala assistenter för att triage medarbetarrapporter, istället för att delegera sådana uppgifter till en personalavdelning. Organisationer kommer att behöva hitta sätt att integrera sin befintliga arbetsstyrka i nya arbetsflöden som möjliggörs av produktivitetsvinster från införlivandet av AI i verksamheten.

Maximera fördelarna med artificiell intelligens med IBM Watson

Omdia räknar med att den globala AI-marknaden kommer att vara värd 200 miljarder USD år 2028.¹ Det betyder att företag bör förvänta sig att beroendet av AI-teknik kommer att öka, med komplexiteten hos företagens IT-system som ökar i natura. Men med IBM watsonx™ AI och dataplattform, organisationer har ett kraftfullt verktyg i sin verktygslåda för att skala AI.

IBM watsonx gör det möjligt för team att hantera datakällor, accelerera ansvarsfulla AI-arbetsflöden och enkelt distribuera och bädda in AI i hela verksamheten – allt på ett ställe. watsonx erbjuder en rad avancerade funktioner, inklusive omfattande arbetsbelastningshantering och dataövervakning i realtid, utformade för att hjälpa dig skala och accelerera AI-drivna IT-infrastrukturer med pålitlig data över hela företaget.

Även om inte utan dess komplikationer, representerar användningen av AI en möjlighet för företag att hålla jämna steg med en allt mer komplex och dynamisk värld genom att möta den med sofistikerad teknik som kan hantera den komplexiteten.

Sätt AI att fungera med watsonx