- Опыт реального мира, а не только академическое обучение, делает ИИ лучше. Раннее внедрение способствует созданию постоянного цикла обратной связи, улучшающего алгоритмы ИИ.
- Для предотвращения негативных последствий ИИ требует мер безопасности. Применение таких методов, как состязательное обучение и тестирование в симуляторах, гарантирует ответственную работу ИИ.
- Взаимодействие с пользователями может способствовать совершенствованию ИИ. Кодирование взаимодействий пользователей помогает улучшить алгоритмы и повысить точность прогнозов или рекомендаций.
Способ, которым инновации осуществляются в области разработки искусственного интеллекта, становится все более зависимым от мышления роста. Мышление роста становится все более важным в определении того, как инновацииProceed в области разработки ИИ. Сильная приверженность принятию трудностей и поощрению возможностей для обучения так же важна, как и техническая компетентность в стремлении полностью реализовать потенциал искусственного интеллекта.
Формирование ориентированного на рост мышления для разработки ИИ
Усилия по внедрению искусственного интеллекта, по-видимому, в первую очередь мотивированы созданием установки на рост. При усердной работе и преданности делу знания и способности могут улучшаться, в отличие от фиксированного мышления, которое считает знания и навыки неизменными и постоянными.
Основываясь на исследованиях психолога Стэнфордского университета Кэрол Дуэк, этот подход к мышлению подчеркивает важность принятия усилий и восприятия трудностей как возможностей для личного роста. Создание культуры, ценящей непрерывное обучение и адаптацию, — это один из способов, с помощью которого организации могут помочь системам ИИ преуспевать в меняющихся условиях.
Компании все больше осознают революционную силу раннего развертывания и реальных испытаний в сфере ИИ. Системы ИИ получают выгоду от воздействия разнообразных источников данных и реальных условий, подобно тому, как дети учатся на практическом опыте. Бизнесу следует применять ИИ в практических приложениях, а не хранить данные в секрете. Это обеспечит ценную обратную связь и улучшит алгоритмы с помощью новых данных. Обучение является итеративным процессом и включает в себя как успехи, так и ошибки. Это аналогично тому, как системы ИИ развиваются и становятся более мощными с течением времени.
Хорошим примером является Tesla. Пока человек управляет автомобилем, Tesla обновляет свое программное обеспечение для автономного вождения в фоновом режиме. Программа сравнивает свои решения (например, в какую сторону повернуть руль) с действиями водителя. Любое значительное отклонение или необычный выбор анализируется, и при необходимости ИИ переобучается.
Для защиты потребителей и сохранения репутации также критически важны протоколы безопасности. Полномасштабные системы ИИ можно тщательно и безопасно оценивать в симуляционных средах, таких как реалистичные практики, перед их внедрением в реальный мир.
Принятие технологически подкованного подхода к развитию ИИ
Вместо того чтобы учиться ходить по обучающему фильму, дети учатся стоять и делать первые шаги. Они также извлекают важные уроки из каждого болезненного падения, и в конце концов происходит чудо. С ИИ действует тот же принцип.
Многие компании, такие как IBM, считают, что для улучшения алгоритмов перед их развертыванием необходимо собирать огромные объемы данных. Это глупый шаг. Использование ИИ в реальном мире, а не его изоляция в контролируемых условиях, способствует созданию дополнительных данных, которые затем используются для информирования будущих разработок.
Хотя раннее развертывание сопряжено с более высоким внутренним риском, оно также запускает непрерывный цикл обратной связи, который позволяет добавлять новые данные в алгоритм. Кроме того, критически важно, чтобы данные поступали как из обычных, так и из необычных или сложных сценариев, которые в совокупности обеспечивают всестороннее развитие ИИ.
Как обсуждалось выше, развивая ориентированное на рост мышление и делая шаг дальше, компании могут создать симуляционную среду, которая облегчает более быстрые циклы разработки и производит синтетические данные. Например, Tesla использует данные своего автопарка для питания симулятора, имитирующего сложные дорожные ситуации, чтобы создавать новые данные для обучения искусственного интеллекта.
Организации, которые принимают вышеупомянутые техники непрерывного обучения и имеют мышление роста, с большей вероятностью разработают ИИ решения, подходящие для быстро меняющегося мира. Организации могут поддерживать гибкость, безопасность и актуальность своих товаров и услуг, предоставляя алгоритмам постоянный поток данных и обратной связи.
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Амир Шейх
Амир — технологический журналист с почти шестилетним опытом работы в индустриях криптовалют и технологий. Он окончил университет MAJ, получив степень MBA по финансам и маркетингу. Сейчас он работает в Cryptopolitan, где освещает последние события на рынке криптовалют и прогнозы цен.
