NG體育人工智能對人類生活和經濟的影響是驚人的。到2030年，人工智能可以為世界經濟增加約15.7萬億美元?？陀^來看，這大約是中國和印度今天的經濟產出總和。隨著各家公司預測AI的使用可以將企業生產率提高40%，人工智能初創企業的數量自2000年以來已經增加了14倍。人工智能的應用范圍可以從跟蹤太空中的小行星和其他宇宙天體到預測地球上的疾病，探索新的和創新的方法來遏制危機，以及進行工業設計。
這些高能耗算法所消耗的能量是大多數開發者望而卻步的一個因素。機器學習和深度學習是這種人工智能的墊腳石，它們需要不斷增加的內核和GPU來高效工作。我們有各種各樣的想法和知識來實現深度學習框架，例如小行星跟蹤、醫療衛生部署、宇宙天體跟蹤等等。
它們需要超級計算機的計算能力，但是超級計算機并不便宜。雖然由于云計算和并行處理系統的可用性，開發人員可以更有效地開發人工智能系統，但這是有代價的。隨著前所未有的數據量和快速增長的復雜算法的增加，不是每個人都能承受得起的。
令人工智能擔憂的一個最重要的因素是深度學習模型如何預測輸出的未知性質。外行人很難理解一組特定的輸入如何能為不同類型的問題設計出解決方案。
世界上許多人甚至不知道人工智能的用途或存在，以及它如何集成到他們與之交互的日常物品中，如智能手機、智能電視、銀行，甚至汽車(在某種自動化水平上)。
雖然在市場上有許多地方我們可以使用人工智能作為傳統系統的更好的替代方案。真正的問題是人工智能的知識。除了技術愛好者、大學生和研究人員，只有有限的幾個人去意識到人工智能的潛力。
例如，有許多中小企業可以安排工作或學習創新方法來提高產量、管理資源、在線銷售和管理產品、學習和理解消費者行為并有效和高效地對市場做出反應。他們也不知道谷歌云、亞馬遜網絡服務和其他科技行業的服務提供商。
這是人工智能領域最重要的挑戰之一，這讓公司和初創企業的人工智能服務研究人員一直處于緊張狀態。這些公司可能吹噓超過90%的準確性，但人類可以在所有這些場景中做得更好。例如，讓我們的模型預測圖像是狗還是貓。人類幾乎每次都能預測出正確的輸出，準確率高達99%以上。
深度學習模型要實現類似的性能，需要前所未有的微調、超參數優化、大型數據集、定義良好且準確的算法，以及強大的計算能力、對訓練數據的不間斷訓練和對測試數據的測試。這聽起來工作量很大，實際上比聽起來要困難一百倍。
你可以避免做所有艱苦工作的一種方法是通過使用服務提供商，因為他們可以使用預訓練的模型來訓練特定的深度學習模型。它們在數百萬張圖像上接受訓練，并進行微調以獲得最大精度，但真正的問題是，它們繼續顯示錯誤，并真的很難達到人類水平的性能。
所有深度和機器學習模型所基于的主要因素是訓練它們的數據和資源的可用性。我們有數據，但由于這些數據是由全球數百萬用戶生成的，因此這些數據有可能被用于不良目的。
例如，讓我們假設一家醫療服務提供商為一個城市的100萬人提供服務，由于網絡攻擊，所有100萬用戶的個人數據都落入了黑暗網絡中的每個人手中。這些數據包括關于疾病、健康問題、病史等等的數據。更糟糕的是，我們現在正在處理行星大小的數據。這么多信息從四面八方涌入，肯定會有一些數據泄露的情況。
一些公司已經開始創新性地繞過這些障礙。它在智能設備上訓練數據，因此不會將數據發送回服務器，只有經過訓練的模型會發送回組織。
人工智能系統的好壞實際上取決于它們接受訓練的數據量。因此，獲得好數據的能力是未來好的人工智能系統的解決方案。但是在現實中，組織收集的日常數據是貧乏的，沒有任何意義。
它們是有偏見的，只是基于宗教、種族、性別、社區和其他種族偏見，以某種方式定義了有限數量的具有共同利益的人的性質和規范。只有定義一些能夠有效跟蹤這些問題的算法，才能帶來真正的改變。
隨著谷歌、臉書（Facebook）和蘋果等大公司面臨不道德使用用戶數據的指控，印度等許多國家都在使用嚴格的IT規則來限制數據流動。因此，這些公司現在面臨著使用本地數據為世界開發應用程序的問題，這將導致偏見。
數據是AI非常重要的一個方面，帶標簽的數據用于訓練機器進行學習和預測。一些公司正在嘗試創新新的方法，并專注于創建人工智能模型，盡管數據稀缺，但這些模型仍可以給出準確的結果。有了有偏見的信息，整個系統可能會變得有缺陷。
像蘋果和谷歌這樣的大公司已經投入巨資開發人工智能。除了這些業務，人工智能在其他領域也經常使用不足，包括制造、教育、零售和醫療衛生等行業。
所有這些業務每天都產生大量數據，但人工智能很少用于分析海量數據集，并從這些數據的模式和特征中得出結論。主要問題是，為什么這個問題如此突出？缺乏接觸、理解和能力是原因。我們已經了解了人工智能的主要問題。我們需要了解什么可以彌合這些人工智能問題和企業盈利能力之間的差距。
人工智能最大的問題之一是，大多數企業無法獲得所需的復雜而昂貴的處理資源。此外，他們缺乏有效利用這些資源所需的昂貴而稀缺的人工智能專業知識。
截至2022年，37%的企業已經采用了人工智能服務，并將繼續這樣做。根據一項研究，到2025年，人工智能行業每年將賺1260億美元。根據福布斯的數據，到2030年，人工智能將成為15.7萬億美元的產業，到2024年，AI投資將達到約5000億美元。
企業不再需要從一開始就訓練他們的人工智能，因為已經有太多的人工智能工作在云上完成，這是普遍可用的，不像人工智能中存在AI問題的舊模型。他們可以從其他公司已經完成的勞動中獲利。他們能夠適應已經工作的人工智能技術，以滿足自己的需求。但是如果沒有用戶友好的、直觀的界面，他們就無法做到這一點。
人工智能使不斷學習和提高成為可能。這是它成為技術天才的原因。如果你是特斯拉車主，你肯定知道這一點，因為一個新鮮的軟件更新總是可用的。這是因為目前道路上有數百萬輛特斯拉，所有這些特斯拉都在收集數據，這些數據每天都被用來增強每輛汽車。對于人工智能，所有應用領域和行業都需要這種學習和知識共享。不斷改進技術將有助于提升你的業務能力，這是前所未有的，也有助于克服人工智能問題。
即使AI在當時是開創性的，最近使用的人工智能方法也不再有效。老型號的人工智能有幾個AI問題。新的、改進的人工智能模型和神經網絡總是在開發中，類似于人們如何在試圖學習新東西的同時獲得能力，并在一生中不斷成長和增加新的才能；然而，為了讓人工智能用戶從中受益，需要能夠執行人工智能和非人工智能算法的新處理器設計和編程模型。一個更加有用和經濟可行的人工智能解決方案的新時代將開始在廣泛的用例和部門中出現。我們很快就能超越當前對功率、復雜性和費用的限制。
雖然人工智能的這些挑戰對人類來說似乎非常令人沮喪和具有毀滅性，但通過人們的集體努力，我們可以非常有效地實現這些變化。根據微軟的說法，下一代工程師必須提高自己在這些前沿新技術方面的技能，才有機會與未來的組織合作。
