- صاحب المنشور: سمية الكتاني
ملخص النقاش:
تواجه تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحديات كبيرة أثناء رحلتها نحو التنفيذ الفعال في العالم الحقيقي. رغم التقدم الكبير الذي أحرزته هذه التقنيات في السنوات الأخيرة، إلا أنها لا تزال تواجه عقبات تحتاج إلى معالجتها لتحقيق عائد استثمار حقيقي وجدوى اقتصادية. وفيما يلي بعض أهم التحديات التي تبرز الطريق أمام تعميم هذه التقنيات:
- جودة البيانات: تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي بدرجة كبيرة على البيانات المتوفرة والمُدربة عليها. إذا كانت البيانات غير كاملة أو مضللة أو ذات تمييز، فإن أداء النموذج سيكون محدودا للغاية ولا يمكن الاعتماد عليه. بالإضافة إلى ذلك، قد يكون الحصول على بيانات كافية عالية الجودة أمرًا تحديًا مكلفًا وصعب المنال خاصة بالنسبة لأنواع محددة من المشاريع البحثية والصناعية.
- فهم العلاقة السببية المعقدة: غالبًا ما يعتمد التعلم الآلي على العلاقات الوظيفية ضمن البيانات لتحديد الأنماط واتخاذ القرارات المستندة إليها. ومع ذلك، فإنه غالبًا ما يتم تجاهل فهم العوامل المؤثرة الأساسية والعلاقات السببية الكامنة، مما يؤدي إلى عدم الثقة في قرارات النظام وضيق نطاق قابليته للتطبيق العملي.
- الأمان والخصوصية: تتطلب العديد من حالات الاستخدام للذكاء الاصطناعي مشاركة كميات هائلة من البيانات الشخصية والحساسة. يتطلب تحقيق الأمن اللازم لحماية خصوصية المستخدمين وأمن المعلومات نهجا شاملًا ومتعدد الطبقات للتعامل مع المخاطر المحتملة الناجمة عن الوصول غير المصرح به واستخدام البيانات بطريقة تضر بالفرد أو المؤسسة.
- تأثير الأشخاص على نتائج الذكاء الاصطناعي: غالبًا ما تؤثر آراء ورغبات البشر في تصميم وتدريب وتقييم نظم الذكاء الاصطناعي. إن عدم مراعاة هذه التأثيرات قد ينتج عنه تحيزات وانحيازات من شأنها تقويض فعالية ومصداقية النظم المطبقة.
- الشفافية والمساءلة: تُعتبر الشفافية مسألة حساسة عند تطبيق خوارزميات وتعليم آلات معقدة يصعب شرح منطقها وفهمه بإيجاز للمستخدم النهائي. كما يُعد تحديد المساءلة القانونية والأخلاقية لأخطاء النظم القائمة على الذكاء الاصطناعي قضية معقدة بحاجة لمزيد من الدراسات والتعمق.
- التعلم مدى الحياة: تتميز معظم الحلول القائمة الآن بعدم قدرتها على التكيف والاستجابة لتغيرات البيئة وتحسين نفسها بموجب تلك التغيرات الجديدة. لذلك، تساهم حاجة تطوير حلول تعلم دائم وإعادة التدريب باستمرار في زيادة تكلفة التشغيل والدعم طويل الأجل لهذه النظم.
- إدارة المعرفة وبناء الفرق: يعمل الخبراء ذوو المهارات الخاصة بالسلاسل والأجهزة والبرامج والثقافة الصناعية المختلفة جنبا إلى جنب لإنج
