Hoe Artificial Intelligence werkelijkheid en onrealistische verwachtingen vereffenen
Introductie
De trage vooruitgang van artificiële intelligentie (AI) en het ontbreken van een relevante 100% breakthrough hebben velen doen stilstaan bij hoe ver AI-systemen echt zijn. Inderdaad, als we terugkijken op de afgelopen decennia, kunnen we autonoom rijden, speechrecognitie en de meeste vormen van verwerking van natuurlijke taal als slechts enkele waardevolle AI-inzichten herkennen, maar de realiteit is dat er veel te wensen overlaat heeft met de AI-technologie van vandaag.
AI naar een hoger niveau tillen
Ondanks de tegenvallende prestaties, kan AI een waardevolle rol spelen in het verminderen van onrealistische verwachtingen van wat AI kan doen. Als AI-experts hierin slagen, trachten ze een opeenvolging van incrementalem progressie (die over het algemeen meer robuust is voor een langere termijn) te creëren, in plaats van een werkelijkheid te creëren waarin AI uiteenlopende problemen op korte termijn oplost.
AI-software die wordt gemaakt voor de toekomst
Dit betekent echter niet dat AI-programmeurs moeten terugtrekken naar het geïsoleerde drakenhol waar het risico wordt vermeden om met hun programma’s te experimenteren. In plaats daarvan dienen AI-programmeurs haar technologie te richten op specifieke doeleinden en klassen van problemen die op korte termijn worden benaderd om hun draagkracht te vergroten voor toekomstige verwezenlijkingen.
Goede AI-programmering
Het programmeren van goed AI-software kan een moeilijk proces zijn, maar met de juiste strategie en kennis kan het proces zelfs wijzen op geslaagde AI-oplossingen voor verschillende algemene problemen. Gebruik deze tips om te beginnen met het schrijven van krachtige AI-programma’s:
1. Vermijd kamikazeprogrammering
Kamikazeprogrammering is het inschakelen van risicovolle stappen in je programma, zoals het ontbreken van parameterscheck of het gebruik van lelijke valsprongen. Vermijd dit soort regel voor regelprogrammering bij het schrijven van AI-software.
2. Ga voor eenvoudig
Het is belangrijk om na te denken over fundamentele vraagstukken voor de implementatie van AI-software. Opteer voor eenvoud, zoals middelmatigheid, consistentie, modulatie en softwarebeheer.
3. Plan vooruit
Het schrijven van AI-programma’s begint met een goede kennis van de probleemstelling. Schat de aard van het probleem in, bepaal de grootte en soorten gegevens die u nodig hebt en bemiddel waar nodig om de gegevens ook werkelijk te verzamelen.
4. Sluit aan bij UX-ontwerp
User Experience (UX) ontwerp is het proces van het maken van een gebruikersinterface die eenvoudig is te begrijpen en te bedienen. AI-programma’s vereisen meestal meer vaardigheidsniveau dan wat standaard UX-ontwerpen bieden, waardoor het programma meer onvoorspelbaar kan worden. Bij AI-programmering is het dus noodzakelijk om open te staan voor user experience-ontwerpen die meer geavanceerde vaardigheden vereisen.
5. Test vooraf
Probeer altijd met een grote set tests het programma te valideren voordat je het op grote schaal gaat gebruiken. Zorg er ook voor dat je snel feedback krijgen van gebruikers om eventuele kritieke fouten in de software te identificeren.
Leren bij AI-programmering
Veel van de kennis die nodig is om een slagvaardig AI-programma te schrijven, komt met de ervaring. AI-programmeurs leren bij het blijven oefenen en maakt fouten en deze vervolgens corrigeren. Daarom is het belangrijk om te onthouden dat dit proces tijd kost en continues toewijding van de programmer vereist.
Conclusie
AI-programmeurs hebben een belangrijke taak in het verminderen van onrealistische verwachtingen over wat AI kan doen. Om dit te bereiken, is het belangrijk dat ze AI benaderen als een samenspel van technologieën die continue geoptimaliseerd worden in plaats van een technologie die een oplossing biedt voor alle mogelijke problemen. Daarom is correct programmeren van essentieel belang om AI te helpen met het verminderen van onrealistische verwachtingen en het sterker maken van bestaande technologieën.
