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# 我們如何解決您一定會遇到的 AI 開發問題

已發表: 2020-04-02

大多數傳統的傳統軟件開發環境遵循通常的階段，包括分析、計劃、設計、構建、質量保證和部署。

然而，人工智能的發展環境卻有所不同。 對於人工智能項目，開發的重點是識別數據源並收集數據、清理數據並將其轉化為洞察力。 這種方法需要不同的思維方式和技能組合。

這種與人工智能項目聯網的非常規主義為如何解決人工智能開發挑戰帶來了一系列全新的問題和答案。

我們的人工智能開發專家團隊已經開發了大約 7 個成熟的解決方案和 17 個以上的 POC，沒有兩個屬於同一行業。 工作曝光讓我們明白了一些事情——

1. 您不能期望您的 AI 軟件開發項目的結果與傳統產品的結果相同，因為使用 AI，遊戲更多地圍繞著命中和試驗。
2. 當整個團隊（而不僅僅是技術人員）都參與進來時，您將能夠最好地在您的業務中實施 AI 策略和程序。
3. 與非 AI 應用程序項目的情況一樣，AI 項目的限制也因想法而異。 但是有一些 AI 開發挑戰和解決方案在產品之間是相似的。

深入研究第三個學習，產品之間存在相似的問題，無論哪種想法支持它們。 無論我們正在開發哪個應用程序，我們都會遇到這些問題，因此可以安全地假設這些問題是反復出現的。

為了讓企業家們採用積極主動的方法，或者數據工程師列出了採用人工智能開發服務的常見問題，以及他們對每個人工智能困難和機遇的洞察力。

## 人工智能發展挑戰和解決方案

1. 數據收集和管理問題

人工智能係統僅與它所基於的數據一樣好的說法雖然很常見，但也存在一些固有問題。 這方面的問題主要是在數據收集及其細化方面。 但也有其他挑戰，比如——

#### A. 數據質量和數量

如上所述，人工智能係統的質量在很大程度上取決於輸入系統的數據的數量和質量。 為了識別模式並表現出預期的行為，人工智能需要大量高質量的數據。

在 Appinventiv ，我們通過列出我們擁有的數據和模型需要運行的數據來開始實施 AI 策略和程序的過程。 為此，我們使用開放數據和 Google 的數據集搜索來訪問有助於訓練模型的數據。

- #### 數據標籤

直到幾年前，大部分數據都是文本和結構化的。 但隨著全渠道客戶體驗和物聯網的興起，業務系統中輸入的數據類型主要是非結構化的。 問題在於，大多數 AI 系統都經過訓練以處理有監督的數據集。

在 Appinventiv ，我們使用多種方法來處理數據標記，主要圍繞數據編程和合成標記、反饋循環系統等來回答如何解決 AI 開發挑戰。

- #### 數據偏差

人工智能有偏見的故事很普遍。 問題是這是怎麼發生的，特別是因為這項技術是無意識的，因此不可能有惡意，對吧？

錯誤收集的數據會導致偏見。 這是底線。 當數據來源有偏差時，系統就會變得具有歧視性。

我們查看所有數據，確保它們從一開始就沒有偏見。 這樣，當他們進入 AI 系統時，畫面中就沒有偏差範圍。

- #### 以案例為中心的學習

人類智能允許我們將經驗從一個領域應用到另一個領域。 這不是人工智能可以輕鬆處理的事情。

人工智能驅動的商業工具是專門的。 它應該執行單手任務。 根據其核心複雜性，人工智能很難將其從一個項目中獲得的經驗用於另一個項目。

我們使用遷移學習方法來訓練 AI 模型以執行任務，然後將學習應用到類似的活動中。 這意味著為任務 A 設計的模型以後可以用作任務 B 模型的起點。

2. 以人為本的問題

即使在廣泛採用人工智能的情況下，熟悉該技術的人力資源也被計算在內。 這反過來又給企業在創建基於 AI 的應用程序時帶來了短期和長期的持續挑戰。

- #### 非技術員工之間缺乏理解

人工智能的實施要求管理層了解人工智能技術、它們的機會和局限性等。缺乏專業知識阻礙了人工智能在商業中的正確採用，在實際可以產生影響的地方。

- #### 領域專家的稀有性

人工智能行業需要的是對人工智能問題和技術具有技術理解和市場知識的專家。 問題在於，要找到兼具兩者兼備的全職內部資源確實很困難，尤其是在 FAMGA 集團招聘具有 AI 軟件開發所需核心技能的人才的情況下。

這就是為什麼企業經常將他們的人工智能解決方案開發外包給像我們這樣的人工智能應用程序開發公司的第一個原因，這些公司由一支對行業也有深入了解的專家團隊組成。

3. 整合挑戰

在當前系統中添加或集成人工智能比在瀏覽器中添加插件要復雜得多。 需要設置多個元素和界面來滿足您的業務需求。

我們的數據科學家團隊會考慮您的個人數據基礎設施需求、數據標記、存儲以及在系統中提供數據的過程，因此您不必面對任何啟動 AI 應用程序的實施挑戰。 我們還致力於訓練模型並測試人工智能的有效性，從而開發一個反饋循環，根據人們的行為改進模型。

4. 基礎設施能力

處理數據及其計算、存儲、擴展、安全性、可擴展性等都是企業部署人工智能解決方案所必需的。 部署 AI 解決方案時企業的成功始於回答其基礎設施環境的適用程度以及它對工作負載和 AI 應用程序的支持程度。 遺憾的是，答案也是企業 AI 面臨的最大挑戰之一。

我們的業務分析師在早期階段注意到了一些事情：

- 高速存儲和處理能力的正確組合，支持深度學習和機器學習模型。
- 可以優化和調整以適應底層硬件的最佳軟件。
- 管理大多數移動組件和部件的界面。
- 可以部署在雲或本地數據中心以優化性能的基礎架構。

5. 缺乏多任務處理能力

深度學習模型非常可訓練。 培訓結束後，您可以確定無論是識別對像還是根據客戶的搜索歷史推薦產品，該解決方案都將盡其所能。

當您希望系統執行多任務時，這是 AI 中最大的問題之一。 例如，當您希望 AI 識別視頻中的人並跟踪在後台播放的歌曲的來源時，效率就會下降。

我們的數據工程師已經確定，解決這個問題的方法是使用漸進式神經網絡。 這意味著，以信息位可以輕鬆傳遞的方式連接單獨的深度學習模型。 儘管我們尚未在實踐中應用該模型，但該方法已被證明在機械臂開發中非常有用——將它們的學習速度從幾週縮短到一天。

這是我們對人工智能發展挑戰和解決方案的看法。 但克服 AI 開發困難的秘訣並不僅限於這些。 當您深入了解 AI 項目設計和部署領域時，您會發現實施 AI 問題以解決並為業務提供答案最終歸結為您合作的人工智能開發公司所擁有的技能組合和技術 + 業務理解。

6. 人機交互

這可能是 AI 的主要挑戰，它使研究人員在組織和新業務中的 AI 服務方面處於優勢地位。 這些組織可能吹噓超過 % 的準確性，但是人們可以在所有這些情況下進行改進。 例如，讓我們的模型預測圖片是狗還是貓。 人類每次都能預見到正確的輸出，準確率高達 % 以上。

要使深度學習模型發揮類似的性能，需要顯著的微調、超參數改進、龐大的數據集、定義明確且準確的算法，以及強大的處理能力、對訓練數據的持續訓練和對測試數據的測試。 這聽起來像是大量的工作，實際上它比看起來要麻煩很多倍。

您可以嘗試不做所有困難工作的一種方法是簡單地利用專業組織，因為他們可以利用預訓練模型準備顯式深度學習模型。 他們接受了大量圖片的訓練，並進行了最精確的調整。

7. 數據稀缺

由於谷歌、Facebook 和蘋果等大公司面臨不道德使用用戶數據的指控，印度等多個國家正在使用嚴格的 IT 規則來限制流量。 因此，這些公司現在面臨著使用本地數據為全球開發應用程序的問題，這將導致偏見。

隨著 Google、Facebook 和 Apple 等大型組織處理有關不道德地使用生成的用戶數據的起訴，不同的國家，例如印度，正在使用嚴格的 IT 規則來限制數據流。 因此，這些組織目前正在處理使用附近的本地信息為世界創建應用程序的問題，這會帶來偏差結果。

數據是人工智能的一個重要方面，標記信息用於訓練機器學習和做出預測。 一些組織正在嘗試發明新的戰略，並專注於開發能夠提供精確結果的人工智能模型，而不管數據是否稀缺。 使用片面的數據或有偏見的信息，整個系統可能會出現缺陷。

## 結論性想法

隨著對適應性強、安全且獨特的應用程序的需求不斷增長，開發社區中存在著巨大的壓力。 在這種情況下，採用人工智能技術將提供基本的解決方案和孕育創新的有利場所。 毫無疑問，人工智能和機器學習是編程和軟件開發的未來，擁抱它們是組織做出的最佳選擇。

應用程序開發過程包括許多活動和執行它的專家。 這種發展極大地促進了基於位置的人工智能發展的不同因素，例如定價因素、開發、工具等。從美國的人工智能開發服務到全球其他地區的服務，各地都存在差異。

## 關於人工智能發展挑戰和解決方案的常見問題解答

#### 問：企業在實施人工智能時面臨哪些挑戰？

公司在業務中實施人工智能時會面臨許多問題。 這裡有幾個 -

- 數據收集和細化
- 缺乏技能組合
- 集成挑戰
- 基礎設施能力

#### 問：如何解決人工智能發展挑戰？

人工智能發展問題的解決方案最終歸結為與熟練的人工智能專家團隊的合作以及對用戶和解決方案將關注的市場的理解。

#### 問：關於使用人工智能的主要倫理問題是什麼？

這些是圍繞人工智能的一些最突出的倫理問題——失業、偏見、人工智能犯下嚴重的大規模錯誤的範圍、人們篡改數據集以實現其別有用心的可能性。

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