10の最大の人工知能課題とそれらに対処する方法

近年では、人工知能（AI）は、企業がプロセスを自動化するのを支援するために、特定のタスクで人間をしのぐことができるようになることから、大きな進歩を遂げました。この進歩にもかかわらず、AIが真にユビキタスになる前に対処する必要のあるいくつかの課題がまだあります。このブログ投稿では、AIの10の最大の課題とそれらに対処する方法について説明します。

IT業界における人工知能の紹介

マシンインテリジェンスとも呼ばれる人工インテリジェンス（AI）は、視覚、音声認識、意思決定など、通常は人間のインテリジェンスを必要とする特定のタスクを実行できるマシンの作成を支援するテクノロジーの一種です。AIは、自然言語の処理、学習、計画、実行などの専門分野におけるデータの解釈と専門知識を支援します。人工知能は、多くの小さな分野と分野で構成される多様な分野です。Apple、Google、Facebookなどの大手ハイテク企業を含む多くの企業は、自社製品を競合他社の製品から際立たせるためにAIの研究開発に多額の投資を行ってきました。

AIは、ほとんどの業界で破壊的な次の革命を推進します。AIアプリケーションは、次の業界で使用されています。ビジネスプロセスオートメーション（BPA）、モノのインターネット（IoT）、ロボット工学、自律型車両、サイバーセキュリティ、インテリジェント仮想アシスタント（IVA）、コグニティブコンピューティング、ビッグデータ。音声認識、コンピュータービジョン、機械学習、自然言語処理（NLP）、テキスト分析、ソーシャルメディアの監視など、テクノロジースタックの複数のユースケースで、ビジネスが現在どのように運営されているかにすでに意味のある影響を与えています。

AIの使用例は広大で、ヘルスケア、金融と銀行、小売、自動化、輸送とロジスティクス、メディアとエンターテインメントなど、ほぼすべての業界に広がっています。AIには未来の技術を構築する能力があります。その結果、インテリジェントでスマートなロボットが生まれ、長期的には、マシンとのやり取りの方法が完全に変わります。

基本的に、人工知能は、深層学習と教師あり機械学習の2つのタイプに分けることができます。深層学習モデルは、膨大なデータセットがある場合に使用されますが、教習あり機械学習モデルでは、予測モデルを構築するためにラベル付きのトレーニングデータが必要です。

AI採用における最も重要な課題トップ10

AIは飛躍的に成長しています。このテクノロジーにはいくつかの利点があり、同様に対処する必要のあるいくつかの重要な課題があります。AIの最大の10の課題とその対処方法は次のとおりです。

1. アルゴリズム的バイアス

AIアルゴリズムは、AIアルゴリズムに供給されるデータから開発されます。したがって、学習プロセスの多数の例が特定のグループからのものである場合、アルゴリズムは他のグループへのバイアスを発生させます。このアルゴリズムの偏りは、特にトラフィックやヘルスケアなどの重要なインフラストラクチャを管理するシステムでは、潜在的に有害である可能性があるため、AIにとって最大の課題の1つです。

アルゴリズム的バイアスを修正することは困難な作業になる可能性がありますが、それに対処する方法はいくつかあります。複数のグループを表すデータにラベルを付けた場合は、他の例と一致しないため、学習プロセスから除外しないでください。代わりに、小さなデータセットでトレーニングされたアルゴリズムを組み合わせ、それらを大きなアンサンブルモデルのトレーニングデータとして使用して、アンサンブルモデルを作成する必要があります。このアプローチを使用することにより、より堅牢なモデルを作成できます。また、アンサンブルに複数のアルゴリズムがあると、互いのエラーとバイアスが相殺され、より正確な予測が生成されます。

2. データセキュリティ

人工知能はその予測と決定をデータに大きく依存しているため、データを盗難や操作から保護することが重要です。AIモデルがハッキングされた場合、DoS(サービス拒否)攻撃などの悪意のある目的に使用される可能性があります。また、データが盗まれたり操作されたりした場合は、モデルの精度を維持しながら機密情報を保護するために、k-anonymityなどの手法を使用する必要があります。

データセキュリティの問題は、エンタープライズクラウドソリューションまたはプライベート/許可されたブロックチェーンを使用して解決できます。また、プライバシーを損なうことなく機械学習の予測を提供するために個人の健康記録を匿名化するなど、機密情報を保護するためにAI自体を使用する必要があります。

3. 展開の遅れ時間

AIシステムは複雑で、使用できるようになるまでにインストールとトレーニングに時間がかかります。したがって、展開の遅延時間は、AIモデルを使用する最大の利点の1つです。

ただし、人工的なインテリジェンスで対処する必要がある緊急のビジネスがある場合は、パブリッククラウドで小規模なデータ実験を実行して、これらのシステムが本番環境でどのように機能するかを観察し、より迅速な結果を得ることができるようにすることをお勧めします。

4. サイバーセキュリティ

人工知能は、政府からパソコンやスマートフォンに至るまで、いたるところにあります。このテクノロジーには多くのメリットがありますが、攻撃に対する新たな脆弱性も生み出します。犯罪者は、システムの誤動作を引き起こしたり、許可なくシステムにアクセスしたりすることで、自分自身に対して人工知能を使用することができます。また、AIがよりスマートになり、意思決定ができ​​るようになると、人間の介入なしに自動化されたサイバー攻撃を実行できるようになります。したがって、サイバーセキュリティの問題は、人工知能技術における最大の課題の1つです。

このAIの課題を克服するには、継続的なセキュリティテストと検証を含むセキュリティファーストのクラウド戦略を使用して、AIシステムがウイルスやマルウェアを含むすべての脅威から保護されていることを確認する必要があります。

5. データプライバシー

AIにおける最も重要な倫理的問題の1つは、プライバシーです。現在、このテクノロジーのプライバシー権を保護する連邦規制はありません。そのため、AIシステムを使用して特定の機能を実行すると、AIシステムがユーザーに代わって動作するため、知らないうちにユーザーに関する情報を収集する可能性があります。

この問題を解決するには、機密データを分離し、アクセスする必要のある特定のシステムにのみアクセスできるようにする必要があります。また、準同型暗号化などの手法を使用して、ネットワーク経由で送信している間でも情報をプライベートで安全に保ちます。

6. ブラックボックス

AIシステムは複雑であり、技術者以外の人にとっては理解が困難です。これらのシステムはデータパターンを学習し、学習した内容に基づいて決定を下すため、システムが特定のアクションまたは決定を行った理由を説明するのは困難です。たとえば、画像分類モデルは、顔、オブジェクト、交通標識などの画像の特定のパターンを認識するようにトレーニングできますが、特定のモデルが特定の予測を行った理由を予測することは容易ではありません。

ブラックボックスの問題は、RegularizationやBayesian Optimizationなどの手法を使用して、モデルが使用するデータとそのデータに基づいて行う決定について、モデルをより解釈しやすく、説明しやすくすることで解決できます。

7. 熟練労働者の不足

人工知能はここにとどまるテクノロジーであるため、AIアプリケーションの構築に必要な人材とスキルに投資することから、AI戦略の開発を開始する必要があります。今日では、この分野での熟練したエンジニアが不足しており、企業向けのカスタム人工知能ソリューションを構築するための適切なスキルセットを備えた専門家を最初に見つけるのは難しいかもしれません。

この種の問題を修正するには、地元の大学やAI教育プラットフォームとの関係を構築して、このテクノロジーに熟練した新しい開発者を見つける必要があります。また、Google、IBM、Microsoftなどが実行する見習いプログラムなどの他のオプションを検討して、会社のAIイニシアチブに最高のエンジニアリング人材を引き付けます。または、AI技術を専門とするソフトウェアのアウトソーシング会社の採用を検討することもできます。

8. 透明性なし

機械学習やディープラーニングなどの基盤となるテクノロジーは、経験豊富な開発者にとっても困難な場合があるため、特定のアルゴリズムがどのように機能するかを知ることは困難です。たとえば、ニューラルネットワークがデータセットから学習する方法には十分な透明性がないため、モデルが正しく機能していない場合は、モデルをデバッグするために専門家の支援が必要になる場合があります。

AIの実装でこの問題を解決するには、より単純なアルゴリズムを選択してモデルのパフォーマンスを測定する特定のメトリックを設定するなど、AIアプリケーションを開発するためのベストプラクティスに従う必要があります。経験豊富な開発者でない場合は、標準のデータセット形式などを使用します。また、専門家の支援なしに、プラットフォームの独自の機能を使用してモデルをデバッグしてみてください。

9. 応答が遅い

AIシステムは、複数のデータソースを使用し、その情報を1つの決定に統合することで、より高速で優れたソリューションを提供できます。これが、AIに投資して、ビジネスがこのテクノロジーのメリットを最大限に享受できるようにすることが重要である理由です。従来のアプリケーションとは異なり、AIを利用したアプリケーションは、データセットから学習し、その情報に基づいて意思決定を行うためにより多くの時間を必要とします。

この問題を解決するには、アクティブラーニングやオンラインラーニングなどの機械学習手法を使用してみてください。システムは、新しい情報を処理するときに、関連するデータからのみ学習します。また、決定木を使用して、モデルが入力されたいくつかのデータに基づいて迅速な決定を行えるようにします。

10. 高い開発コスト

明らかに、AIソリューションの開発と実装には非常に費用がかかる可能性があります。たとえば、ソフトウェア開発チームの予算を増やして、機械学習や深層学習などの新しいテクノロジーを学習し、エンタープライズアプリケーション用のカスタムアルゴリズムを構築できるようにする必要がある場合があります。

人工知能におけるこの課題を完全に解決することはできませんが、少なくとも、AIソリューションの構築に必要な適切なスキルをスタッフにトレーニングし、企業の人工知能イニシアチブの明確なロードマップを作成し、複雑なAIアプリケーションを構築するのに最適なツールとプラットフォームを選択することで、コストを削減できます。また、コードを再利用し、既存のITシステムを新しいAIテクノロジーと統合して、ソフトウェア開発コストを節約できるようにする必要があります。

Conclusion

この記事では、組織がAIの目標を達成するのを妨げる可能性のある上位10の課題を調査し、そのような障害に対するいくつかの有用な解決策についても概説しました。AIでこれらの課題を早期に解決すればするほど、企業における全ての分野において人工知能技術を有効に活用できる可能性が高くなります。