在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域，人工智能(AI)是我們這個(gè)時(shí)代最具變革性和前景的發(fā)展之一。人工智能憑借其分析大量數(shù)據(jù)、從模式中學(xué)習(xí)并做出智能決策的能力，已經(jīng)徹底改變了從醫(yī)療保健和金融到交通和娛樂(lè)等眾多行業(yè)。然而，在取得顯著進(jìn)步的同時(shí)，人工智能也面臨著阻礙其充分發(fā)揮潛力的重大限制和挑戰(zhàn)。在本文將深入探討人工智能的十大局限性，揭示該領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)人員、研究人員和從業(yè)者面臨的限制。通過(guò)了解這些挑戰(zhàn)，可以應(yīng)對(duì)人工智能開(kāi)發(fā)的復(fù)雜性，降低風(fēng)險(xiǎn)，并為人工智能技術(shù)負(fù)責(zé)任和道德的進(jìn)步鋪平道路。
數(shù)據(jù)可用性有限：
人工智能的發(fā)展取決于數(shù)據(jù)的充足性。訓(xùn)練人工智能模型的基本要求之一是，訪問(wèn)大型且多樣化的數(shù)據(jù)集。然而，在許多情況下，相關(guān)數(shù)據(jù)可能稀缺、不完整或存在偏差，阻礙了人工智能系統(tǒng)的性能和泛化能力。
數(shù)據(jù)偏差和質(zhì)量問(wèn)題：
人工智能算法容易受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見(jiàn)和不準(zhǔn)確的影響，從而導(dǎo)致有偏見(jiàn)的結(jié)果和有缺陷的決策過(guò)程。歷史數(shù)據(jù)、社會(huì)刻板印象或個(gè)人為注釋錯(cuò)誤可能會(huì)產(chǎn)生偏見(jiàn)，從而導(dǎo)致不公平或歧視性結(jié)果，特別是在醫(yī)療保健、刑事司法和金融等敏感應(yīng)用中。解決數(shù)據(jù)偏差和確保數(shù)據(jù)質(zhì)量是人工智能開(kāi)發(fā)中持續(xù)面臨的挑戰(zhàn)。
缺乏可解釋性：
“黑匣子”是一個(gè)常用來(lái)指代大多數(shù)人工智能模型的術(shù)語(yǔ)，尤其是深度學(xué)習(xí)模型。因?yàn)槠錄Q策過(guò)程本質(zhì)上是復(fù)雜和神秘的。贏得用戶和利益相關(guān)者的信任和認(rèn)可的關(guān)鍵是，了解人工智能模型如何做出預(yù)測(cè)或提供建議。
過(guò)度擬合和泛化：
在特定數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的人工智能模型可輕松地脫離實(shí)際場(chǎng)景或未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)示例，這種做法稱(chēng)為過(guò)度擬合。這一現(xiàn)象的后果包括性能不佳、預(yù)測(cè)不可靠以及實(shí)用的人工智能系統(tǒng)無(wú)法正常工作。
計(jì)算資源和可擴(kuò)展性：
訓(xùn)練人工智能模型需要大量計(jì)算，包括GPU、CPU和TPU，而部署則需要大型分布式資源池。
道德和社會(huì)影響：
人工智能技術(shù)的使用引發(fā)了隱私、安全、公平（或正義）等道德原則和社會(huì)問(wèn)題，以及問(wèn)責(zé)制或透明度的概念。問(wèn)題在于，這些技術(shù)可能會(huì)導(dǎo)致有偏見(jiàn)的失業(yè)政策發(fā)展成為擁有先進(jìn)武器系統(tǒng)的自主機(jī)器人，此外還有狀態(tài)監(jiān)控方法，給監(jiān)管機(jī)構(gòu)、政策制定者和整個(gè)社區(qū)帶來(lái)巨大困難。
缺乏領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)和背景理解：
人工智能系統(tǒng)無(wú)法在需要專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)或背景理解的領(lǐng)域中高效執(zhí)行。對(duì)于人工智能算法而言，理解細(xì)微差別、微妙之處和特定背景的信息具有挑戰(zhàn)性，特別是在動(dòng)態(tài)和復(fù)雜的環(huán)境中。
安全漏洞和對(duì)抗性攻擊：
人工智能系統(tǒng)容易受到各種安全威脅和對(duì)抗性攻擊，其中惡意行為者操作縱輸入或利用漏洞來(lái)欺騙或破壞人工智能模型。對(duì)抗性攻擊可能導(dǎo)致錯(cuò)誤導(dǎo)航性預(yù)測(cè)、系統(tǒng)故障或隱私泄露，從而破壞人工智能系統(tǒng)的信任和可靠性。
持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)：
人工智能系統(tǒng)通常需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，才能在動(dòng)態(tài)和不斷變化的環(huán)境中保持有效。然而，使用新數(shù)據(jù)或不斷變化的環(huán)境更新和重新訓(xùn)練人工智能模型可能具有挑戰(zhàn)性，并且需要占用大量資源。
監(jiān)管和法律合規(guī)性：
人工智能技術(shù)受到各種監(jiān)管框架、法律要求和管理其開(kāi)發(fā)、部署和使用的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的約束。遵守GDPR、HIPAA和CCPA等法規(guī)以及行業(yè)特定標(biāo)準(zhǔn)和指南，對(duì)于確保負(fù)責(zé)任且合乎道德地使用人工智能至關(guān)重要。
總之，雖然人工智能在推進(jìn)技術(shù)和解決復(fù)雜問(wèn)題方面有著巨大的前景，但也并非沒(méi)有局限性和挑戰(zhàn)。從數(shù)據(jù)可用性和偏差到可解釋性和安全性，解決人工智能的十大局限性對(duì)于充分發(fā)揮人工智能的潛力、同時(shí)降低潛在風(fēng)險(xiǎn)并確保負(fù)責(zé)任的開(kāi)發(fā)和部署至關(guān)重要。
以上是人工智能的十大局限性的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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通過(guò)將檢索增強(qiáng)生成和語(yǔ)義記憶納入AI編碼助手，提升開(kāi)發(fā)人員的生產(chǎn)力、效率和準(zhǔn)確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG，作者JanakiramMSV。雖然基本AI編程助手自然有幫助，但由于依賴對(duì)軟件語(yǔ)言和編寫(xiě)軟件最常見(jiàn)模式的總體理解，因此常常無(wú)法提供最相關(guān)和正確的代碼建議。這些編碼助手生成的代碼適合解決他們負(fù)責(zé)解決的問(wèn)題，但通常不符合各個(gè)團(tuán)隊(duì)的編碼標(biāo)準(zhǔn)、慣例和風(fēng)格。這通常會(huì)導(dǎo)致需要修改或完善其建議，以便將代碼接受到應(yīng)
七個(gè)很酷的GenAI & LLM技術(shù)性面試問(wèn)題
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想了解更多AIGC的內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)：51CTOAI.x社區(qū)https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同于互聯(lián)網(wǎng)上隨處可見(jiàn)的傳統(tǒng)問(wèn)題庫(kù)，這些問(wèn)題需要跳出常規(guī)思維。大語(yǔ)言模型（LLM）在數(shù)據(jù)科學(xué)、生成式人工智能（GenAI）和人工智能領(lǐng)域越來(lái)越重要。這些復(fù)雜的算法提升了人類(lèi)的技能，并在諸多行業(yè)中推動(dòng)了效率和創(chuàng)新性的提升，成為企業(yè)保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。LLM的應(yīng)用范圍非常廣泛，它可以用于自然語(yǔ)言處理、文本生成、語(yǔ)音識(shí)別和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。通過(guò)學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，LLM能夠生成文本
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大型語(yǔ)言模型（LLM）是在巨大的文本數(shù)據(jù)庫(kù)上訓(xùn)練的，在那里它們獲得了大量的實(shí)際知識(shí)。這些知識(shí)嵌入到它們的參數(shù)中，然后可以在需要時(shí)使用。這些模型的知識(shí)在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)被“具體化”。在預(yù)訓(xùn)練結(jié)束時(shí)，模型實(shí)際上停止學(xué)習(xí)。對(duì)模型進(jìn)行對(duì)齊或進(jìn)行指令調(diào)優(yōu)，讓模型學(xué)習(xí)如何充分利用這些知識(shí)，以及如何更自然地響應(yīng)用戶的問(wèn)題。但是有時(shí)模型知識(shí)是不夠的，盡管模型可以通過(guò)RAG訪問(wèn)外部?jī)?nèi)容，但通過(guò)微調(diào)使用模型適應(yīng)新的領(lǐng)域被認(rèn)為是有益的。這種微調(diào)是使用人工標(biāo)注者或其他llm創(chuàng)建的輸入進(jìn)行的，模型會(huì)遇到額外的實(shí)際知識(shí)并將其整合
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Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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