م.سلیمانی

به گزارش پایگاه خبری خبر روزانه، در مقایسه با نسل‌های قبلی هوش مصنوعی، که انسان‌ها مجموعه‌ای از قوانین و الگوریتم‌ها را برای استنباط واقعیت به‌کار می‌بردند، هوش مصنوعی جدید که براساس یادگیری ماشین طراحی شده‌، توانایی ایجاد مدل‌های واقعیت را به خود اختصاص داده است.

این نوع از هوش مصنوعی، به جای استفاده از قوانین کدنویسی شده توسط انسان، از داده‌های بزرگ استفاده می‌کند تا الگوها و روابط پیچیده را به صورت خودکار و تماماً ماشینی تشخیص دهد. این رویکرد، به سازندگان این امکان را می‌دهد که نتایج تولید شده توسط هوش مصنوعی را بررسی کنند، اما خود هوش مصنوعی قادر به توضیح دادن جزئیات دقیق فرایند خود نیست، مانند اینکه چه چیزی یاد گرفته و چگونه این مدل‌ها را آموزش داده است. از طرف دیگر، انسان‌ها نیز نمی‌توانند به طور کامل فهمیده و تفسیر کنند که هوش مصنوعی چه اطلاعاتی را از داده‌ها یاد گرفته و به چه دلایلی این عمل را انجام داده است. این تفاوت در نحوه تولید و استفاده از دانش و داده بین دو رویکرد، ما را به این نتیجه می‌رساند که در بهترین حالت، می‌توانیم پس از آموزش هوش مصنوعی، نتایج تولید شده را ارزیابی و تأیید کنیم.

یکی از محدودیت‌های اصلی هوش مصنوعی، که برای پیشرفت آن اهمیت دارد، محدودیت در داده‌ها است. به طور معمول، مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ برای آموزش دارند تا بتوانند الگوهای پیچیده را به درستی یاد بگیرند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهند.

اگر تصمیم به آموزش یک مدل تشخیص تصویر داشته باشیم ، نیاز به مجموعه‌ای از تصاویر با برچسب‌های صحیح داریم که این داده‌ها باید نمایانگر انواع مختلف تصاویر باشند که مدل بتواند به درستی تشخیص دهد.
یک نمونه خوب از این محدودیت، می‌تواند در زمینه تشخیص تصویر چهره ها باشد. اگر داده‌های آموزشی فقط شامل تصاویری باشند که افراد سفیدپوست در آن‌ها حضور دارند، مدل آموزش داده شده ممکن است در تشخیص چهره  افراد با پوستهای تیره‌تر یا متفاوت دیگر، دچار اشتباه شود یا عملکرد ضعیفی داشته باشد.

این نشان می‌دهد که دقت و کیفیت داده‌های آموزش بسیار حیاتی است و محدودیت در دسترس بودن داده‌های گوناگون و جامع می‌تواند پیشرفت هوش مصنوعی را محدود کند.

هوش مصنوعی با عدم توانایی در بررسی یا تأمل مانند انسان‌ها، با چالش‌های متعددی مواجه است که نیازمند بررسی دقیق و رفع آن‌ها است.

در حوزه تشخیص صدا، سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است در تفکیک صدای محیطی و گفتار انسانی دچار اشتباه شوند. این موضوع می‌تواند در برنامه‌های تشخیص گفتار، سیستم‌های هوشمند خانه، و خودروهای خودران مشکل‌زا باشد، زیرا تشخیص صحیح و موثر برای ارتباط انسانی و یا کنترل خودرو بسیار حیاتی است. به طور کلی، هرچند که هوش مصنوعی به طور گسترده در بسیاری از زمینه‌ها پیشرفت کرده است، اما هنوز نیاز به بهبود مداوم و مدیریت محدودیت‌های آن وجود دارد تا بتواند به بهترین شکل ممکن از این فناوری بهره برد.

ضعف هوش مصنوعی به عنوان نتیجه‌ای از ناتوانی آن در مسائل مختلف و برخوردهای ناخواسته قابل توجه است که نشان می‌دهد این فناوری هنوز به اندازه‌ای که بتواند از مفاهیم پیچیده مثل خودآگاهی بهره ببرد، توانمند نیست. به عبارت دیگر، ارتباط بین ورودی‌ها و خروجی‌های هوش مصنوعی با واقعیت انسانی تفاوت‌های زیادی دارد.

در یادگیری نظارت‌شده، هوش مصنوعی تنها با تکرار داده‌ها آموزش می‌بیند و تجربیات مفهومی انسان را نمی‌تواند شبیه‌سازی کند. این باعث می‌شود که در مواقعی که با شرایط ناشناخته یا داده‌های نادرست مواجه می‌شود، عملکرد هوش مصنوعی ناپایدار شود و خطاهای قابل توجهی رخ دهد که انسان‌ها ممکن است از آن‌ها انتظار نداشته باشند.

هوش مصنوعی، معمولاً در تصمیم‌گیری‌های خود، بدون شعور و درک عمیق از موقعیت‌ها وارد می‌شود. به عبارت دیگر، نمی‌تواند بداند که چیزی نمی‌داند و در نتیجه از انتخاب‌هایی که ممکن است احمقانه به نظر برسند، پرهیز کند. این محدودیت باعث می‌شود که انسان‌ها باید با دقت محدودیت‌های هوش مصنوعی را شناسایی و در طراحی و پیاده‌سازی آن‌ها، به دقت به این مسئله پرداخته و خطاهای بدیهی آن را پیش‌بینی کنند.

این فقدان شعور و درک عمیق در هوش مصنوعی به معنای عدم توانایی آن در تحلیل و ارزیابی زمینه‌های پیچیده و چندلایه‌ای است که انسان‌ها به طور طبیعی می‌توانند درک کنند. برای مثال، یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است در تحلیل داده‌های مالی بسیار دقیق باشد، اما نمی‌تواند مسائل اخلاقی، اجتماعی یا انسانی را که ممکن است در پشت این داده‌ها وجود داشته باشد، تشخیص دهد. این موضوع باعث می‌شود که هوش مصنوعی در شرایطی که نیاز به تصمیم‌گیری‌های حساس و پیچیده انسانی است، نتواند به درستی عمل کند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی به شدت وابسته به داده‌هایی است که بر اساس آن‌ها آموزش دیده است. اگر این داده‌ها ناقص یا دارای تعصبات باشند، تصمیمات و پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی نیز ممکن است به همان نسبت ناقص یا مغرضانه باشند. این مسئله می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری‌های نادرست و حتی آسیب‌زننده شود، به ویژه در زمینه‌هایی که تصمیمات هوش مصنوعی می‌تواند تأثیرات گسترده‌ای داشته باشد، مانند مراقبت‌های بهداشتی، حقوقی و اقتصادی.

همچنین، هوش مصنوعی نمی‌تواند به طور خودکار درک کند که در کجا و چگونه باید از داده‌های خود استفاده کند. این به معنای آن است که نیاز به نظارت و مدیریت انسانی برای اطمینان از استفاده صحیح و اخلاقی از هوش مصنوعی بسیار مهم است. انسان‌ها باید نه تنها داده‌هایی که هوش مصنوعی با آن‌ها آموزش می‌بیند را با دقت انتخاب و بررسی کنند، بلکه باید نحوه استفاده از این داده‌ها و تصمیمات ناشی از آن‌ها را نیز نظارت کنند.

بنابراین، در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی، باید به دقت به محدودیت‌ها و نقاط ضعف آن‌ها توجه شود و از پیش‌بینی و مدیریت این محدودیت‌ها اطمینان حاصل شود که می‌تواند شامل ایجاد سیستم‌های نظارتی، تنظیم مقررات و استانداردهای اخلاقی و افزایش آگاهی عمومی درباره نحوه عملکرد و محدودیت‌های هوش مصنوعی باشد. به این ترتیب، می‌توان اطمینان حاصل کرد که استفاده از هوش مصنوعی به نفع جامعه و در راستای اصول اخلاقی و انسانی باشد.

م.سلیمانی