以下人工智能問題，我們將應對這些挑戰(zhàn)以及如何解決它們。
1.計算能力
這些高能耗算法所消耗的能量是大多數(shù)開發(fā)者望而卻步的一個因素。機器學習和深度學習是這種人工智能的墊腳石，它們需要不斷增加的內(nèi)核和GPU來高效工作。我們有各種各樣的想法和知識來實現(xiàn)深度學習框架，例如小行星跟蹤、醫(yī)療衛(wèi)生部署、宇宙天體跟蹤等等。
它們需要超級計算機的計算能力，但是超級計算機并不便宜。雖然由于云計算和并行處理系統(tǒng)的可用性，開發(fā)人員可以更有效地開發(fā)人工智能系統(tǒng)，但這是有代價的。隨著前所未有的數(shù)據(jù)量和快速增長的復雜算法的增加，不是每個人都能承受得起的。
2.信任赤字
令人工智能擔憂的一個最重要的因素是深度學習模型如何預測輸出的未知性質(zhì)。外行人很難理解一組特定的輸入如何能為不同類型的問題設計出解決方案。
世界上許多人甚至不知道人工智能的用途或存在，以及它如何集成到他們與之交互的日常物品中，如智能手機、智能電視、銀行，甚至汽車(在某種自動化水平上)。
3.有限的知識
雖然在市場上有許多地方我們可以使用人工智能作為傳統(tǒng)系統(tǒng)的更好的替代方案。真正的問題是人工智能的知識。除了技術(shù)愛好者、大學生和研究人員，只有有限的幾個人去意識到人工智能的潛力。
例如，有許多中小企業(yè)可以安排工作或?qū)W習創(chuàng)新方法來提高產(chǎn)量、管理資源、在線銷售和管理產(chǎn)品、學習和理解消費者行為并有效和高效地對市場做出反應。他們也不知道谷歌云、亞馬遜網(wǎng)絡服務和其他科技行業(yè)的服務提供商。
4.人類認知水平
這是人工智能領(lǐng)域最重要的挑戰(zhàn)之一，這讓公司和初創(chuàng)企業(yè)的人工智能服務研究人員一直處于緊張狀態(tài)。這些公司可能吹噓超過90%的準確性，但人類可以在所有這些場景中做得更好。例如，讓我們的模型預測圖像是狗還是貓。人類幾乎每次都能預測出正確的輸出，準確率高達99%以上。
深度學習模型要實現(xiàn)類似的性能，需要前所未有的微調(diào)、超參數(shù)優(yōu)化、大型數(shù)據(jù)集、定義良好且準確的算法，以及強大的計算能力、對訓練數(shù)據(jù)的不間斷訓練和對測試數(shù)據(jù)的測試。這聽起來工作量很大，實際上比聽起來要困難一百倍。
你可以避免做所有艱苦工作的一種方法是通過使用服務提供商，因為他們可以使用預訓練的模型來訓練特定的深度學習模型。它們在數(shù)百萬張圖像上接受訓練，并進行微調(diào)以獲得最大精度，但真正的問題是，它們繼續(xù)顯示錯誤，并真的很難達到人類水平的性能。
5.數(shù)據(jù)隱私和安全
所有深度和機器學習模型所基于的主要因素是訓練它們的數(shù)據(jù)和資源的可用性。我們有數(shù)據(jù)，但由于這些數(shù)據(jù)是由全球數(shù)百萬用戶生成的，因此這些數(shù)據(jù)有可能被用于不良目的。
例如，讓我們假設一家醫(yī)療服務提供商為一個城市的100萬人提供服務，由于網(wǎng)絡攻擊，所有100萬用戶的個人數(shù)據(jù)都落入了黑暗網(wǎng)絡中的每個人手中。這些數(shù)據(jù)包括關(guān)于疾病、健康問題、病史等等的數(shù)據(jù)。更糟糕的是，我們現(xiàn)在正在處理行星大小的數(shù)據(jù)。這么多信息從四面八方涌入，肯定會有一些數(shù)據(jù)泄露的情況。
一些公司已經(jīng)開始創(chuàng)新性地繞過這些障礙。它在智能設備上訓練數(shù)據(jù)，因此不會將數(shù)據(jù)發(fā)送回服務器，只有經(jīng)過訓練的模型會發(fā)送回組織。
6.偏見問題
人工智能系統(tǒng)的好壞實際上取決于它們接受訓練的數(shù)據(jù)量。因此，獲得好數(shù)據(jù)的能力是未來好的人工智能系統(tǒng)的解決方案。但是在現(xiàn)實中，組織收集的日常數(shù)據(jù)是貧乏的，沒有任何意義。
它們是有偏見的，只是基于宗教、種族、性別、社區(qū)和其他種族偏見，以某種方式定義了有限數(shù)量的具有共同利益的人的性質(zhì)和規(guī)范。只有定義一些能夠有效跟蹤這些問題的算法，才能帶來真正的改變。
7.數(shù)據(jù)稀缺
隨著谷歌、臉書（Facebook）和蘋果等大公司面臨不道德使用用戶數(shù)據(jù)的指控，印度等許多國家都在使用嚴格的IT規(guī)則來限制數(shù)據(jù)流動。因此，這些公司現(xiàn)在面臨著使用本地數(shù)據(jù)為世界開發(fā)應用程序的問題，這將導致偏見。
數(shù)據(jù)是AI非常重要的一個方面，帶標簽的數(shù)據(jù)用于訓練機器進行學習和預測。一些公司正在嘗試創(chuàng)新新的方法，并專注于創(chuàng)建人工智能模型，盡管數(shù)據(jù)稀缺，但這些模型仍可以給出準確的結(jié)果。有了有偏見的信息，整個系統(tǒng)可能會變得有缺陷。
（SZFEAT）成立于2008年，是一家專業(yè)從事非標準工業(yè)自動化精密清洗裝備及清洗周邊設備研發(fā)、制造、營銷及服務于一體的國家高新技術(shù)企業(yè)。公司以“做百年企業(yè)、創(chuàng)世界品
牌，復民族輝煌”為企業(yè)愿景，秉承“創(chuàng)新、創(chuàng)造、精致、精良”的企業(yè)精神，遵循“精益求精、持續(xù)改善”的質(zhì)量方針，致力于成為值得廣大客戶信賴的高科技、高品質(zhì)、國際化的先進企業(yè)。擁有10多年的精密清洗裝備研發(fā)、制造技術(shù)沉淀，20年的清洗裝備應用、維護經(jīng)驗；20多項專利，近1000家用戶，3000余臺精密清洗設備成功使用案例，在行業(yè)內(nèi)擁有卓越的影響力和創(chuàng)新力。
富一達專注于自動化多槽式超聲波清洗機，通過式超聲波噴淋清洗機，旋轉(zhuǎn)式高壓噴淋清洗機，渦旋（螺旋）式清洗機，自動碳氫精密清洗裝備，純水處理裝備、清洗廢水濃縮裝備、清洗液回用裝備等非標定制精密清洗裝備的研發(fā)、制造及應用。“SZFEAT”牌精密清洗裝備廣泛應用于半導體、光電玻璃、光學儀器、消費電子、家用電器、汽車部件、機電液壓、精密五金、機械重工、新能源、表面處理、生物醫(yī)療、核電工業(yè)、國防軍工、科研院校等行業(yè)。
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