毫无疑问，人工智能非常受欢迎，成为科技界的热门话题！许多公司已经在他们的业务运营中使用它并取得了巨大的成功（听说过谷歌、Facebook、亚马逊？！）但在现实世界中仍然存在许多挑战，特别是对于中小型公司来说，要完全接受人工智能。一些公司认为这只是因为他们的企业文化中不需要人工智能，而另一些公司则认为这是因为没有足够的高质量数据。其他原因可能是因为公司无法获得高技能的 AI 专业人员，或者他们没有支持高级 AI 解决方案的基础设施。
如果公司热衷于进军人工智能市场，他们面临的大部分人工智能挑战都可以解决。因此，本文详细介绍了其中一些挑战以及公司如何克服这些挑战以在其工作文化中实施人工智能。现在让我们来看看这些挑战吧！
1. 知识有限
人工智能可能是科技界的一个流行词，但很少有人了解它是什么。许多关于人工智能的神话正在浮出水面，例如只有谷歌、Facebook 等大公司才有人工智能能力，甚至人工智能可以变得比人类更聪明并终结世界！缺乏关于人工智能如何在公司日常运营中实际实施的知识意味着中小型公司很难成功使用它。导致人工智能知识有限的另一个因素是，能够将人工智能解决方案应用于现实业务问题的人工智能专家很少。大多数较小的公司都在努力寻找能够组建自己的内部 AI 团队的优秀 AI 人才。然而，一个解决方案是这些公司可以外包他们的人工智能和数据科学团队。
2. 黑盒问题
人工智能算法就像块框，这意味着人类知道算法生成的预测是什么，但他们不知道它是如何得出该预测的。这意味着人们无法理解 AI 算法的内部工作原理。这使得它们有点不可靠。如果生成的预测与 AI 专业人士的预期相同，那很好，但如果不是呢？没有办法理解人工智能算法是如何得出他们的预测的。旨在解决此问题的一种方法是本地可解释的模型不可知解释或 LIME。这意味着人工智能算法还将提供导致其最终预测的数据片段。因此，如果向人类提供算法做出特定预测背后的基本原理，它就消除了黑盒问题，并使算法总体上更值得信赖。
3. 高计算能力
人工智能正变得越来越流行，但它需要大量的计算能力来训练人工智能。随着深度学习算法变得越来越复杂，安排它们高效工作所需的内核和 GPU 数量变得更加困难。这就是人工智能在小行星跟踪、医疗保健部署等某些领域仍未得到充分利用的原因，尽管它可以贡献很多价值。另一个因素是人工智能算法需要超级计算机在复杂计算级别的计算能力。世界上只有几台超级计算机，而且价格昂贵，因此这限制了可以实现的算法类型，也将可以尝试高级 AI 的公司减少到拥有高级资源的公司。云计算和并行处理系统的集成使人工智能的工作变得更加容易，但它仍然是一种很少有人能够充分利用的能力。
4. 人工智能偏见
人工智能偏差也是公司将人工智能完全融入其业务实践的挑战。人工智能偏见会无意识地进入人类开发的人工智能系统，因为它们天生就有偏见。由于人类产生的有缺陷的数据，偏见也可能蔓延到系统中。例如，亚马逊最近发现他们基于机器学习的招聘算法对女性存在偏见。该算法基于过去 10 年提交的简历数量和招聘的候选人。而且由于大多数候选人是男性，因此该算法也偏向男性而不是女性。因此，公司面临的明确问题是“如何解决这种偏见？”如何确保人工智能不像这个世界上的某些人那样种族主义或性别歧视。好吧，处理这个问题的唯一方法是人工智能研究人员在开发和训练人工智能系统以及选择数据时手动尝试消除偏见。
5. 数据稀缺
人工智能算法从已有的数据中学习。因此，他们提供的数据越好，最终的算法就会越好。然而，这需要大量有时甚至可能不可用的数据。解决此问题的唯一方法是了解可用数据和缺失数据。当 AI 专家知道丢失的数据时，如果是公开可用的数据，他们也许能够获取，甚至可以从第三方数据供应商处购买。但是，有些数据很难甚至非法获取。在这种情况下，一些 AI 算法使用合成数据，这些数据是在模拟真实数据的同时从头开始人工创建的。当数据稀缺且没有足够的数据来训练 AI 模型时，这种使用合成数据的方法是一个不错的选择。
6. 特定情境学习
人工智能算法可以针对特定情况进行训练，但它们无法将其学习从一种情况转移到另一种情况。例如，人类也可以利用他们在某种情况下的经验来帮助他们处理其他情况。但这对于 AI 算法来说是不可能的，因为它们只针对一项指定任务的数据进行训练。但是，如果 AI 可以将他们在一种情况下的学习转移到另一种相关情况，而不是从头开始开发新的 AI 模型呢？这可以使用迁移学习来完成，其中 AI 模型在特定情况下对数据进行训练，但它可以将其学习转移到另一个类似的情况，而无需从头开始。这意味着为特定任务开发的 AI 模型可以用作相关任务的另一个 AI 模型的起点。
要记住的最重要的事情是，这些挑战不能在短时间内解决。因此，公司必须熟悉人工智能并了解创建人工智能解决方案的过程。然后，他们必须制定一项人工智能战略，以将其实施到他们的工作文化中。创建策略后，只需遵循它并处理出现的挑战就容易多了。