هوش مصنوعی در کنار تمامی مزایایی که دارد می‌تواند چالش‌ها و مشکلاتی را نیز داشته باشد که غلبه بر این چالش‌ها برای استفاده درست از این تکنولوژی پرسود لازم و ضروری خواهد بود. با اینفورتک در این مقاله همراه باشید تا اطلاعات مهمی درباره برخی از مهم‌ترین چالش‌های هوش مصنوعی به دست بیاورید.
توان محاسباتی از مهم‌ترین چالش‌های هوش مصنوعی
یادگیری ماشین، یادگیری عمیق یا سایر بخش‌های هوش مصنوعی نیازمند تعداد فزاینده‌ای از هسته‌های مرکزی و پردازنده‌های گرافیکی هستند. در واقع اکثر الگوریتم‌هایی که در حوزه هوش مصنوعی وجود دارند نیازمند یک ابرکامپیوتر هستند که تهیه چنین کامپیوتری عملا بسیار هزینه‌بردار است. البته امروزه با توجه به دردسترس بودن محاسبات ابری و سیستم‌های پردازش موازی این مشکل تا حد زیادی برطرف شده است؛ ولی همچنان نباید فراموش کرد که قیمت این سرویس‌ها بالاست. پس به طور کلی یکی از مهم‌ترین چالش‌های هوش مصنوعی مربوط به تامین فضای لازم برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های آن است.
مشکل اعتماد به هوش مصنوعی
یکی از عوامل مهمی که باعث نگرانی در حوزه AI می‌شود ماهیت ناشناخته چگونگی پیش‌بینی مدل‌های یادگیری عمیق در لایه‌های خروجی است. درک این‌که چگونه یک مجموعه خاص از ورودی‌ها می‌توانند راه‌حلی برای انواع مختلف مسائل ابداع کنند برای یک فرد ممکن است بسیار دشوار باشد. این در حالی است که بسیاری از مردم جهان حتی از کاربرد یا وجود هوش مصنوعی و نحوه ادغام آن در وسایل روزمره‌ای که با آنها تعامل دارند اطلاعی ندارند که از جمله این لوازم و وسایل می‌توان به تلفن‌های هوشمند، تلویزیون‌های هوشمند، بانک‌ها و حتی اتومبیل‌ها اشاره کرد.
پیشنهاد می‌کنیم مقاله خطرات هوش مصنوعی را نیز مطالعه کنید.
دانش محدود در حوزه هوش مصنوعی
با وجود این‌که امروزه موقعیت‌های بسیار زیادی وجود دارد که می‌توانیم از هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان جایگزین بهتری برای سیستم‌های سنتی استفاده کنیم؛ ولی مشکل اساسی که در این زمینه وجود دارد دانش محدود در زمینه هوش مصنوعی است. به‌غیراز علاقه‌مندان به حوزه تکنولوژی، دانشجویان و محققان تنها تعداد محدودی از افراد از پتانسیل واقعی هوش مصنوعی آگاه هستند. به‌عنوان‌مثال امروزه شرکت‌های کوچک و متوسط زیادی هستند که می‌توانند روال کاری خود را برنامه‌ریزی کرده و با استفاده از هوش مصنوعی راه‌های نوآورانه‌ای را برای عملیات خود ارائه دهند؛ ولی با توجه به این‌که از قدرت هوش مصنوعی آگاه نیستند نمی‌توانند از این فرصت به‌خوبی استفاده کنند.
این مسئله یکی از مهم‌ترین چالش‌های هوش مصنوعی به شمار می‌آید؛ چراکه تا زمانی که افراد نسبت به قدرت واقعی این تکنولوژی آگاه نباشند نمی‌توانند به‌خوبی از آن استفاده کنند.
رسیدن به سطوح پیش‌بینی انسانی
این چالش یکی از مهم‌ترین چالش‌های هوش مصنوعی در دنیای امروز است که محققان را برای ارائه خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی در شرکت‌ها و استارت‌آپ‌ها درگیر نگه داشته است. این شرکت‌ها ممکن است به‌دقت بالای 90 درصد ببالند؛ اما بدون شک انسان‌ها می‌توانند در تمامی سناریوها بهتر عمل کنند. به‌عنوان‌مثال فرض کنید که مدل ما قصد دارد پیش‌بینی کند که یک تصویر سگ است یا گربه؟ تقریبا انسان با دقت بالای 99 درصد می‌تواند این کار را در سخت‌ترین شرایط نیز انجام دهد. برای این‌که مدل یادگیری عمیق بتواند عملکرد مشابه انسان ارائه دهد به تنظیم دقیق و بی‌سابقه تمامی هایپرپارامترها نیاز خواهد داشت.
با وجود این‌که امروزه کارشناسان تلاش زیادی انجام می‌دهند که بتوانند AI و دقت آن را به سطح انسانی برسانند؛ ولی نباید فراموش کرد که همچنان این مسئله یک چالش بسیار مهم در حوزه هوش مصنوعی به شمار می‌آید که به نظر می‌رسد غلبه بر آن کار سخت و زمان‌بری باشد.
امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
عامل اساسی که باعث موفقیت مدل‌های یادگیری ماشین (Machine learning) و هوش مصنوعی می‌شود در دسترس بوده داده‌ها و منابع آموزشی برای این مدل‌هاست. این داده‌ها از میلیون‌ها کاربر در سراسر دنیا جمع‌آوری می‌شوند و به همین علت نیز این احتمال وجود دارد که از آنها به‌منظور اهداف بد و شوم استفاده شود.
به‌عنوان‌مثال فرض کنید که یک ارائه‌دهنده خدمات پزشکی به یک میلیون نفر در یک شهر خدمات می‌دهد و پس از یک حمله سایبری تمامی اطلاعات مربوط به این یک میلیون کاربر به دست تمامی افراد در دنیای دارک وب می‌افتد. این داده‌ها ممکن است شامل موارد متعدد از جمله انواع بیماری‌ها، تاریخچه پزشکی و … باشد که طبیعتا هیچ‌کس دوست ندارد این اطلاعات درباره او منتشر شود. امروزه برخی از شرکت‌های تولیدکننده مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای دورزدن این چالش داده‌ها را روی دستگاه‌های هوشمند آموزش می‌دهند و آنها را روی سرور ارسال نمی‌کنند.
به این ترتیب سازمان‌ها و شرکت‌های مختلف تا حد زیادی می‌توانند بر این مورد از چالش‌های هوش مصنوعی غلبه کنند.
کمبود داده در حوزه‌های خاص
در شرایطی که شرکت‌های بزرگی مانند گوگل، فیس‌بوک و اپل با اتهاماتی در رابطه با استفاده غیراخلاقی از داده‌های تولید شده توسط کاربران مواجه هستند کشورهای مختلفی مانند هند از قوانین سخت‌گیرانه‌ای برای محدودکردن ارائه این اطلاعات به شرکت‌های بزرگ استفاده می‌کنند. همین عامل نیز باعث شده تا داده‌های موجود برای یادگیری در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به میزان زیادی کاهش پیدا کند. داده‌ها جنبه مهمی از مدل‌های هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند و به همین علت نیز بسیاری از شرکت‌ها به دنبال پیداکردن روش‌های نوین یا ایجاد روش‌های جدیدی هستند که در کنار کمیاب‌بودن داده‌های موردنیاز بتوانند مدل‌هایی را ایجاد کنند که نتایج دقیقی ارائه دهند.
آیا می‌توان بر چالش‌های هوش مصنوعی غلبه کرد؟
پیش‌بینی دقیقی در این زمینه نمی‌توان انجام داد؛ ولی آنچه که از شواهد موجود پیداست علم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با سرعت بسیار بالایی در حال پیشرفت است و به همین علت نیز کاملا انتظار می‌رود که در سال‌های آینده طیف گسترده‌ای از چالش‌های هوش مصنوعی از میان برداشته شده و محققان و کارشناسان این حوزه موفق شده باشند بر این چالش‌ها غلبه کنند. پیشرفت تکنولوژی و پیشرفت علمی دو عامل مهمی هستند که بر غلبه بر این چالش‌ها اثر می‌گذارند.
خلاصه مطلب
چالش‌های هوش مصنوعی شامل مواردی متعددی هستند که از جمله آنها می‌توان به پیچیدگی‌های محاسباتی و نیاز به توان محاسباتی بالا، کمبود داده در برخی از حوزه‌های خاص، مشکلات امنیتی در این حوزه، دانش محدود افراد در حوزه هوش مصنوعی و … اشاره کرد. با این وجود پیش‌بینی می‌شود که در سال‌های آینده تا حد زیادی محققان موفق شوند بر این چالش‌ها غلبه کرده و شرایط بهتری را برای استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی فراهم کنند.
منابع: