人工智能错误的来源和解决方案

人工智能错误的来源和解决方案

在如今高速发展的社会，人工智能涉及的领域越来越宽泛，甚至目前已经进入到人们的衣食住行的方方面面，可以说人工智能的发展对我国乃至世界未来科技的发展有重要意义。有研究表明预计到2030年，人工智能将会对我们的生活、工作、学习产生更为显著的影响。到那时，二十一世纪三十年代可能存在10种主要的人工智能趋势，分别为：

1.人工智能将会达到人类水平的智能。技术专家和未来学家 Ray Kurzweil 曾预测：人工智能将在2030年达到人类水平的性能，其判定标准为人工智能能否成功通过有效的图灵测试。但是存在一个问题，一家私人公司可能会拥有AI背后的算法，但是他可能不愿意与公众分享此算法，导致其他公司无法应用此人工智能。

2.将会出现许多Java之类的人工智能助手。发达地区的人们甚至可以拥有人工智能助手来改善他们的生活质量。据奇点大学创始人彼得·迪亚曼迪斯（Peter Diamandis）称，Alexa、Google Home 和 Apple home pod 等其他公司的服务将扩展的功能最终应用到超越家庭使用外的其他地方。人工智能知道你喜欢什么，去猜测你想要什么，并预测你将要做什么，它可以检测你的身体状态，帮助你解决问题并帮你规划你的目标，同时还可以连接多个设备。

3.人工智能协调人类合作将在各行各业中迅速发展，并取得举足轻重的地位。二十一世纪三十年代，人工智能将很大程度地走进人们的生活，帮助人们规划，同时他们可以提出一些新的想法，并去实践其是否可行。在某些行业和领域，人们需要与人工智能合作来完成工作。

4.有很多设备将会应用人工智能技术。随着全人类对人工智能技术和产品的需求增大，特定的人工智能芯片甚至低至5美元，这将使得家用电器、无人机、视频游戏控制器等可以应用人工智能技术。随着低成本微型传感器的爆炸式增长和高带宽网络的部署，这将进一步成为可能。

5.自动驾驶汽车甚至可能真正的步入各家各户。随着人工智能的不断发展，特斯拉新推出的超级计算机完全可以自动驾驶汽车，甚至已经投入测试并取得不错结果，并预计在2030年会在一些发达地区投入使用。虽然有些专家认为这可能还需要几十年的时间来发展人工智能，才能实现无人驾驶，但这种趋势早晚会成为现实，这会导致整体运输成本不断下降。

6.新的社会问题可能浮现：深度造假。微软和脸书已经开发出了相应工具来检测其中的缺陷，但这种情况仍然可能造成的损害，这个问题应该要认真对待，值得我们每个人去思考，去找到解决方案，促进人工智能的进步。

7.人工智能将应用到医疗卫生领域，造福人民的生活。人工智能目前已经可以检测一个人的基因、生活环境和作息规律并以此为依据，帮助人们预防在未来5年中可能患的疾病，并寻求治疗某些疾病的最佳方法，数字疗法技术和定制设计的药物和改进的诊断方式可以使治疗更加准确、细致、价格容易接受。

人工智能不仅可以准确、快速的确定病症，还可以通过各种医疗情况不断学习和证明，提高准确率。医生与人工智能诊断的相互配合将有利于提高诊断系统的准确性和可行性，并且随着人工智能的不断发展，人类相信人工智能可以独立发展运行，不需要人的操控，以达到预期目的。人工智能应用于医疗卫生领域的意义为：可以更加准确、快递的帮助人们找到病症，并寻求最好的治疗方案，同时可以预测人们可能在未来几年患的病症，并提前预防，这将会使得人们的生活更加美好，增长寿命。

8.家用机器人预测可能会在2035年上市，家用机器人将成为现实。三星和丰田研究所等公司已经研制出了可以完成一些基本活动的机器人，其中包括叠衣物、洗碗和扫地拖地等。同人工智能汽车一样，家用机器人的人工智能可以从云端不断更新，以实现更多的功能，更好的改善人们的生活。

9.人工智能广泛使用的结果就是可能导致大量人群失业。有调查表面，二十一世纪三十年代全球预计将会有大约10亿多人因人工智能的大量投入而失业。无人驾驶汽车、设备可操作性、教育等工作会变得越来越智能，这将导致大量相关领域的人群失业。但是依赖于交际的相关领域，如销售、领导和规划，在不久的将来可能是安全的，但一些固定流程的工作将面临严峻挑战。

10.中国将会深受人工智能所带来的益处。在人工智能研发领域，我国的经费支出已经远超于世界各国，与此同时人工智能所带来利益将会在我国浮现。

当众多人工智能专家打算将人工智能技术应用到现存的技术堆栈中或将人工智能技术用于一些商业项目时，但是结果却差强人意，和预期结果存在一定差距。2020年的一项调研表明：在众多实践的人工智能项目中大约有28%是无法实现的。专家们表示：在企业中，人工智能项目失败的最主要原因是企业自身缺乏有效的人工智能策略和有效的人工智能算法。想要完成一个人工智能项目，需要事先做出周密的计划，明确想要实现的目标，并且需要一个高执行力的管理阶级。在机器学习领域中，这兴许会提高商业生产力——而在人工智能领域中，预期的结果却很难实现。

人工智能项目失败以及在人工智能技术运转中发生错误的原因可以总结为以下几点：

1. 优化算法降低错误率

在人工智能的发展工程中以及在人工智能技术投入使用的过程中往往会出现许多问题。人工智能系统在应用时可能会受到生产者的影响，它的运作过程中需要对人类进行相同的操作，这是产生错误和失败的核心问题。生产者需要对人工智能的运行环境做出全面细致的分析，使其可以应用于较多环境。人工智能技术在运行过程中产生错误的另一个重要原因是：生产者需要排除一些删除过程并且添加手册来实时分析程序。这样有时会把数据改变，得出错误的分析结论，优化算法过程中需要不断测试，这是一个漫长且困难的过程。

2. 数据策略不优

人工智能项目失败的一个主要原因是数据策略不足。在人工智能项目开展筹备过程中，一个良好的数据策略是成功的前提。通常情况下，企业在开始时并没有项目，或者是根本就没有开始项目，他们认为自己没有足够的、有效的数据。但人工智能项目失败的最主要原因是：开展人工智能项目之前，并没有形成团队意识的数据策略。一个完整正确的人工智能项目计划必须包括所有的数据类型，以一个有效的方式获得最佳的数据潜力的实践和试验你的设计。

3. 资金不足

人工智能相关领域是现代科技发展的前沿技术，需要大量的资金进行开发和研制。正因为研究人工智能技术的巨大开支，许多公司不愿意投资人工智能技术的研发工作，这大大影响到了人工智能在未来社会的发展。虽然一些公司已经引进了一些人工智能设备，但在设备的运行过程中往往需要数据科学家来检测和校正自动化方法生成的初步模型，这就导致数据不能有效的应用于模型。

4. 不合适的数据科学家

大多数数据科学家参与了一个线上项目后，都认为自己是一个合格的数据科学家，往往不注意自己实力的培养。一个合格的数据科学家通常需要管理众多机器学习和人工智能项目。而不合格的数据科学家往往会提出一些没有未来的发展建议，这就导致前期花费了大量的时间、经理、资金，最后却得到了一个错误的答案，使得整个项目以失败告终。

如今全球疫情严峻，想要集中培养一些数据科学家是不现实的，聘用优秀的数据科学家就更加困难了。人工智能项目对数据科学家的要求很高，需要其多年从事相关领域，并且有很强的数学运算和编程能力。

5. 不完备的部署规则

在很长的一段时间里，人工智能专家没有对模型进行扩展的原因是为了支持，进行切换可能导致错误，必须在项目部署之前有效地对模型进行重新测试和检查。

6. 项目太复杂

大多数企业都知道人工智能项目需要投入大量的时间和资金。但企业往往最求高回报，会规划大型人工智能项目，这就导致预期很大，实现的难度也很大，投入了大量的时间和经历，最终并没有达到预期结果。

人工智能技术是未来几十年中一项前沿的技术，但其开发难度很大，往往收益很小，投入了大量时间的经历最终却未能如愿，得到了一个失败的结论。这就更加要求我们开发人工智能算法，不断改善人工智能行业的现状，未来的接力棒交到了我们一代的手中。