आर्टिफिकल इंटेलिजेंसतंत्रज्ञान

भविष्यात एआयसमोर शीर्ष 5 आव्हानांचा सामना करेल

- जाहिरात-

आतापर्यंत तंत्रज्ञानाची उत्क्रांती बर्‍याच लोकांसाठी एक आशीर्वाद असल्याचे सिद्ध झाले आहे आणि सध्याचा कल पाहता असे वाटत नाही की आपण किमान दोन दशके तंत्रज्ञान उत्क्रांतीची गती कमी करत आहोत. बर्‍याच तांत्रिक घडामोडी झाल्या ज्याने वस्तूंबरोबर व्यवहार करण्याच्या पद्धतीत पूर्णपणे बदल घडवून आणला आहे आणि आपण नक्कीच असे म्हणू शकतो की भविष्यात एआयदेखील अशा प्रकारचे तांत्रिक उत्क्रांती होणार आहे.

च्या शोध तरी AI १ 1955 XNUMX ची तारीख आहे, तरीही आम्ही असे म्हणू शकतो की एआय कोणत्याही परिपक्व अवस्थेत येऊ शकली नाही जिथे ती कोणत्याही त्रुटीशिवाय वापरली जाऊ शकते. जर आपण एआय वापरण्याची योजना करत असाल किंवा भविष्यात आपल्या टप्प्याचा एक महत्त्वाचा भाग बनवण्याची अपेक्षा करत असाल तर आपल्याला या ब्लॉग पोस्टमध्ये ज्या आव्हानांवर चर्चा करण्यास भाग पाडणार आहोत अशा काही आव्हानांनाही तोंड द्यावे लागेल.

संगणकीय शक्ती

आपल्याला हे जाणून आश्चर्य वाटेल की तेथे बरेच विकसक आहेत ज्यांना एआयच्या फायद्यांविषयी माहिती आहे परंतु एआयच्या बाबतीत वापरली जाणारी शक्ती भुकेलेली अल्गोरिदम हे या सर्व विकसकांना दूर ठेवते. आपल्याला हे माहित असले पाहिजे की मशीन शिक्षण आणि सखोल शिक्षण हे दोन्ही एआयचे मूळ आहेत आणि योग्यरित्या कार्य करण्यासाठी ते सतत वाढणारी जीपीयू आणि कोअरची मागणी करतात. तर, आम्ही असे म्हणू शकतो की योग्यरित्या कार्य करण्यासाठी त्यांना सुपर कॉम्प्यूटरची आवश्यकता असते आणि सुपर कॉम्प्यूटर्स आर्थिकदृष्ट्या पर्याय नसतात.

प्रशिक्षित व्यावसायिक

आपण जर मार्केटमधील एआय तज्ञ शोधण्यास सुरूवात केली तर आपल्याला कळेल की संपूर्ण एआय उद्योग सध्या प्रतिभेच्या अभावामुळे त्रस्त आहे. एआयची संकल्पना कदाचित खूप जुनी आहे परंतु तरीही, बहुतेक लोकांसाठी नवीन सामान्य होण्यासाठी वेळ लागेल आणि दरम्यान, एआय उद्योग मनुष्यबळाच्या अभावामुळे ग्रस्त आहे. आपण आपल्या व्यवसायाची उत्पादकता वाढवण्याच्या प्रतीक्षेत असल्यास एआय ब्रेनपावरची कमतरता आपल्यासाठी अडथळा ठरेल.

गोपनीयता संरक्षण आणि प्रवेशयोग्य डेटा

आपण मशीन लर्निंग अल्गोरिदम प्रशिक्षित करण्याचा विचार करत असल्यास आपल्याकडे निश्चितपणे मोठ्या प्रमाणात डेटा आवश्यक असेल आणि डेटा सेट देखील स्वच्छ असावा. आपला व्यवसाय जो डेटा गोळा करेल त्याचा बहुतेक डेटा वापरासाठी फिट होणार नाही कारण तो अप्रचित्त स्वरूपात असेल. डेटामध्ये अगदी संवेदनशील माहिती असेल आणि ती विविध प्रक्रिया प्रणालींमध्ये देखील संग्रहित केली जाईल. अशा डेटाचे असमान वितरण व्यवसायांसाठी अडथळे म्हणून काम करेल जे मशीन मशीन शिक्षण अल्गोरिदम प्रशिक्षण देण्याची अपेक्षा करीत असतील.

विश्वासाची कमतरता

आणखी एक समस्या किंवा आम्ही म्हणू शकतो एआय सह आव्हान आउटपुटचा अंदाज लावणारे खोल शिक्षण मॉडेलचे अज्ञात स्वरूप असेल आपल्याला खात्री असू शकत नाही की विशिष्ट इनपुटचा एक सेट विविध प्रकारच्या समस्यांसाठी निराकरण कसे करेल आणि जे लोक एआयला त्यांच्या व्यवसायाचा एक महत्त्वाचा भाग बनवण्याचा विचार करीत आहेत त्यांच्यासाठी हे निश्चितच एक आव्हान बनेल. आपणास हे माहित असावे की तेथे बरेच लोक आहेत ज्यांना एआय चा वापर आणि अंमलबजावणी याबद्दल माहिती नाही आणि स्मार्ट टीव्हीमध्ये जसे की आपल्या रोजच्या जीवनात हे कसे वापरले जात आहे, ऑनलाइन प्लॅटफॉर्मवर उत्पादने किंवा सेवा सुचवण्यामध्ये, आणि बर्‍याच वेगवेगळ्या ठिकाणी.

मर्यादित ज्ञान

ऑपरेशनच्या नक्कीच बर्‍याच बाबी आहेत ज्यात एआयची अंमलबजावणी पारंपारिक प्रणालीपेक्षा समान किंवा कार्य करेल परंतु वास्तविक प्रकरण जेव्हा खाली येते तेव्हाच सुरू होते एआय चे ज्ञान. महाविद्यालयीन विद्यार्थी, टेक प्रोफेशनल्स आणि टेक कट्टरपंथ्यांखेरीज काही मोजकेच लोक आहेत ज्यांना एआयच्या क्षमतेविषयी माहिती आहे. आपण तेथून बर्‍याच लहान व्यवसायांचे उदाहरण घेऊ शकता जे एआयच्या अंमलबजावणीचा सहज फायदा होऊ शकतात परंतु तरीही ते त्यांच्या व्यवसायात गमावत आहेत.

एआयच्या प्रवासात नक्कीच बरेच अडथळे आहेत परंतु त्याच वेळी, आपल्याला हे समजून घ्यावे लागेल की प्रत्येक तंत्रज्ञान उत्क्रांतीनंतर पुढे जगाचे रूपांतर करणारे परिपक्व तंत्रज्ञान होण्यासाठी काही आव्हाने आणि अडथळ्यांमधून जावे लागते.

आम्हाला इन्स्टाग्रामवर फॉलो करा (@uniquenewsonline) आणि फेसबुक (@uniquenewswebsite) विनामूल्य नियमित बातम्या अद्यतने मिळविण्यासाठी

संबंधित लेख