Основные понятия систем искусственного иттеллекта - страница 16

Недостатки искусственного интеллекта.

а). Предвзятость алгоритмов. Системы ИИ работают с обученными данными, а значит их качество напрямую зависит от качества использованных данных, что неизбежно вызывает предвзятость. Этот недостаток может возникать из-за расовых, гендерных, социальных или культурных предубеждений, которые были свойственны людям, а позже перенеслись на алгоритмы, обученные на созданном человеком контенте. Предвзятость искусственного интеллекта может повлиять на такие жизненно важные решения, как выбор подходящих кандидатов во время собеседования или определение права на получение кредита.

б). Проблема «черного ящика». Алгоритмы искусственного интеллекта похожи на «черные ящики» – методы их работы надежно скрыты от пользователей и специалистов. Мы можем увидеть, какой прогноз дала система, но не знаем, как она пришла к этому выводу, что снижает уровень доверия.

в). Расход вычислительных ресурсов. При работе ИИ требуется высокая вычислительная мощность. Чем больше алгоритмов ИИ участвуют в рабочем процессе, тем больше им требуется дополнительных ядер и графических процессоров. Ограничения, задаваемые «железом» – один из главных факторов, препятствующих повсеместному проникновению систем искусственного интеллекта во все области хозяйства.

г). Сложная интеграция. Интегрировать ИИ в существующую корпоративную инфраструктуру сложнее, чем добавить плагины на веб-сайты или изменить таблицы Excel. Важно убедиться, что текущее ПО и оборудование совместимы с требованиями системы искусственного интеллекта, а значит интеграция не понизит текущую производительность. Кроме того, необходимо внедрить интерфейс ИИ, чтобы упростить управление его инфраструктурой.

д). Юридические вопросы. Такие тонкие вопросы как массовая обработка конфиденциальных данных или ответственность за действия машин под управлением ИИ, могут стать причиной противоречий с действующими нормами законов. Хотя само понятие «искусственный интеллект» введено в российское правовое поле президентским указом № 490 и последующим федеральным законом № 123-ФЗ, детальное регулирование использования ИИ – задача ближайшего будущего.

ИИ можно рассматривать как набор технологий и методов, которые позволяют машинам имитировать человеческие когнитивные функции. Это включает в себя способность к обучению, адаптации, распознаванию паттернов и принятию решений. Одним из ключевых аспектов ИИ является его способность анализировать большие объемы данных и извлекать из них полезную информацию. Это делает ИИ особенно полезным в эпоху больших данных, когда объемы информации растут экспоненциально.

На рис. 5.1 представлены основные компоненты ИИ и дисциплины, являющиеся основой ИИ, из которых предварительно формируется функциональная структура системы искусственного интеллекта.

Рис.5.1. Основные компоненты ИИ и дисциплины, являющиеся основой ИИ

Функциональная система искусственного интеллекта состоит из трех основных комплексов, рис.5.2.

Первый комплекс представляет собой исполнительную систему, которая объединяет всю совокупность средств, обеспечивающих выполнение программ являющейся совокупностью средств, которые выполняют для эффективного решения задач. К ним относятся программы, осуществляющие любые вычисления, программы поиска информации в базах знаний, программы логического вывода, а также вся совокупность аппаратных средств, обеспечивающих работу этих программ.