Η Κρίσιμη Σημασία της Μηχανικής Λογισμικού στην Τεχνητή Νοημοσύνη

Το AI είναι ένα βασικό συστατικό στην ανάπτυξη μηχανικής λογισμικού. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται σε μια σειρά συστημάτων και για διάφορους σκοπούς, είναι απαραίτητος ο ρόλος των μηχανικών λογισμικού να δημιουργούν και να συντηρούν τέτοια συστήματα. Αυτό το άρθρο θα διερευνήσει τους πιθανούς περιορισμούς που έχει η τεχνητή νοημοσύνη και τους οποίους οι μηχανικοί λογισμικού πρέπει να γνωρίζουν και να μετριάσουν στο ρόλο τους. Μέσω διαδικασιών όπως η διαχείριση δεδομένων, ο μετριασμός της μεροληψίας και η ενσωμάτωση συστήματος σε πραγματικό χρόνο, οι μηχανικοί λογισμικού διασφαλίζουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι αποτελεσματική στην κάλυψη των αναγκών των πελατών.

Τι είναι το AI;

Τα προγράμματα και οι αλγόριθμοι που καθοδηγούν και διδάσκουν στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης πώς να μαθαίνουν και να σκέφτονται είναι όλα σχεδιασμένα και γραμμένα από μηχανικούς λογισμικού. Χωρίς αυτούς τους μηχανικούς, η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα είχε φτάσει στα προχωρημένα στάδια που προσελκύουν αυτήν τη στιγμή την προσοχή παγκοσμίως και οι εργασίες σε αυτόν τον τομέα είναι ακόμη σε εξέλιξη.

Οι επιστήμονες υπολογιστών είναι υπεύθυνοι για το συστατικό βαθιάς μάθησης της τεχνητής νοημοσύνης, αντλώντας έμπνευση από τον ανθρώπινο εγκέφαλο και δημιουργώντας τεχνητά νευρωνικά δίκτυα που επεξεργάζονται τις πληροφορίες με τον ίδιο τρόπο όπως ο εγκέφαλός μας. Το AI χρησιμοποιεί πολλαπλά επίπεδα επεξεργασίας για να εξάγει υψηλότερα επίπεδα πληροφοριών από υπάρχοντα δεδομένα.

Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης αναγνωρίζουν πολύπλοκα μοτίβα στον ήχο, τις εικόνες και το κείμενο, παράγοντας ακριβείς ιδέες και προβλέψεις και αυτοματοποιώντας εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη συνεισφορά. Το AI προσαρμόζεται και βελτιώνεται καθώς μαθαίνει.

AI: Ευκαιρίες και μειονεκτήματα

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει κάνει τη ζωή μας πιο εύκολη και έχει γίνει και δημιουργική. Διασκεδάζει, εκπαιδεύει και εξορθολογίζει τις διαδικασίες. Ωστόσο, του λείπει η κριτική σκέψη ενός μηχανικού λογισμικού και η διορατικότητα για την επίλυση προβλημάτων. Οι μηχανικοί λογισμικού αναλύουν τα αποτελέσματα του τι έχει δημιουργήσει η τεχνητή νοημοσύνη και προσαρμόζουν τους αλγόριθμούς τους για βελτιωμένα αποτελέσματα.

Μετριασμός προκαταλήψεων

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να ενισχύσει τις προκαταλήψεις, να δημιουργήσει παραπληροφόρηση με βάση λανθασμένα δεδομένα και να παραβιάσει τα πνευματικά δικαιώματα και την πνευματική ιδιοκτησία, εάν δεν έχει σχεδιαστεί και αναπτυχθεί σωστά.

Ως αποτέλεσμα, οι μηχανικοί λογισμικού πρέπει να μετριάσουν την πιθανότητα αυτών των μεροληψιών, κατά προτίμηση κατά τις φάσεις ανάπτυξης. Αλλά πώς να το ξέρουν;

Μετριασμός της μεροληψίας στο AI

εξαρτάται από την κατάσταση της αίτησης. Εάν είναι ακόμα στα αρχικά στάδια, οι μηχανικοί λογισμικού θα παρέμβουν τροποποιώντας τους αλγόριθμους ανάλογα. Ωστόσο, η πρόληψη είναι καλύτερη από τη θεραπεία. Οι μηχανικοί λογισμικού προσθέτουν κωδικοποίηση στους αλγόριθμούς τους για να καθοδηγήσουν την τεχνητή νοημοσύνη σχετικά με τους τύπους δεδομένων που πρέπει να αγνοηθούν και πώς να αναγνωρίζουν ανωμαλίες κατά την αναζήτηση πληροφοριών σε βάσεις δεδομένων.

Χρειάζεται μεγάλη προσοχή κατά τη δημιουργία αλγορίθμων για συγκεκριμένους σκοπούς, και αυτό θα πρέπει να λαμβάνεται μέριμνα στις φάσεις σχεδιασμού ή προδιαγραφής της ανάπτυξης. Οι μηχανικοί λογισμικού απαιτούν επίγνωση των διαφόρων σεναρίων που μπορεί να υπάρχουν στα δεδομένα και πρέπει να κάνουν μια ενδελεχή ανάλυση των δεδομένων πριν σχεδιάσουν τους αλγόριθμους για συγκεκριμένη χρήση από την τεχνητή νοημοσύνη.

Δεδομένων των τεράστιων όγκων αλληλεπίδρασης μέσων κοινωνικής δικτύωσης που συμβαίνει καθημερινά, πώς οι μηχανικοί λογισμικού μετριάζουν τις ψευδείς πληροφορίες;

Δοκιμή λογισμικού

Οι SE ενσωματώνουν ελέγχους στους αλγόριθμους εξόρυξης δεδομένων τους, δοκιμάζοντας για κάθε πιθανό σενάριο και ελέγχοντας με άλλες πληροφορίες. Εάν υπάρχει μια ανωμαλία, ο αλγόριθμος θα την επισημάνει ως τέτοια και θα την αγνοήσει εάν αποδειχθεί ότι διαφέρει από άλλες, πιο αξιόπιστες πηγές πληροφοριών. Αυτές οι διαδικασίες είναι εξαιρετικά περίπλοκες και σχεδόν αδύνατο να προβλεφθούν και να ανιχνευθούν. Απαιτούνται δεξιότητες κριτικής σκέψης και ανάλυσης από την πλευρά των μηχανικών λογισμικού. Αφού γραφτούν οι αλγόριθμοι, τα προγράμματα και τα δεδομένα ελέγχονται μέχρι εξαντλήσεως.

Οι μηχανικοί λογισμικού διαδραματίζουν επίσης καθοριστικό ρόλο στον καθορισμό των κατηγοριών δεδομένων που χρειάζονται για συγκεκριμένα έργα και θα καθοδηγήσουν αναλόγως τους αναλυτές δεδομένων. Μπορούν να γίνουν οι απαραίτητες τροποποιήσεις για να αποκλειστεί οποιαδήποτε προκατάληψη ή ζητήματα στο μέλλον. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται «καθαρισμός δεδομένων» ή «καθαρισμός δεδομένων» και είναι μια συνεχής διαδικασία.

AI και περιβάλλον

Οι επιστήμονες υπολογιστών αναζητούν συνεχώς τρόπους βελτίωσης της αποτελεσματικότητας, τόσο όσον αφορά την επεξεργαστική ισχύ που χρησιμοποιείται, όσο και τη μείωση του χρόνου επεξεργασίας, και αυτό ελπίζουμε ότι θα βελτιώσει την κατάσταση των διαδικασιών τεχνητής νοημοσύνης και τον αντίκτυπό τους στο περιβάλλον.

Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε εφαρμογές που βασίζονται σε cloud, καθώς οι οργανισμοί αποθηκεύουν, ανακτούν και επεξεργάζονται δεδομένα σε απομακρυσμένες τοποθεσίες. Οι μηχανικοί λογισμικού εργάζονται για να μειώσουν τον αντίκτυπο της επεξεργασίας cloud αποθηκεύοντας ιστορικά δεδομένα τοπικά, ενώ χρησιμοποιούν το cloud για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο που απαιτούν τις πιο ισχυρές ικανότητες επεξεργασίας της τεχνολογίας που βασίζεται στο cloud. Αυτή η εργασία περιλαμβάνει συνεχή συντήρηση από την πλευρά των επαγγελματιών δεδομένων.

Ενοποίηση συστήματος σε πραγματικό χρόνο

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε συστήματα σε πραγματικό χρόνο έχει πολλά οφέλη: δημιουργεί νέες έννοιες, βελτιώνει την αποτελεσματικότητα και αυτοματοποιεί τις διαδικασίες. Επιτρέπει στα συστήματα να διαφοροποιούν το περιεχόμενο και να δημιουργούν νέο περιεχόμενο. Ένα παράδειγμα δημιουργίας περιεχομένου είναι το gaming, όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει νέα σενάρια ως απάντηση στις αλληλεπιδράσεις των παικτών, δημιουργώντας ατελείωτη δέσμευση για τους παίκτες.

Η ενσωμάτωση σε πραγματικό χρόνο μπορεί να βοηθήσει την ανθρώπινη δημιουργικότητα υποβάλλοντας ιδέες και προτάσεις. Αντίθετα, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί ανθρώπινη συμβολή και ιδέες για τις δικές της δημιουργίες.

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε ιατρικά συστήματα σε πραγματικό χρόνο είναι ίσως μια από τις πιο παραγωγικές εφαρμογές μέχρι στιγμής. Αυτό συμβαίνει γιατί πρέπει να ελέγχεται αυστηρά και δεν υπάρχει περιθώριο λάθους. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται στη διάγνωση ασθενειών, σε περίπλοκες διαδικασίες όπου η ακρίβεια είναι επιτακτική και στην παρακολούθηση των ασθενών όσον αφορά τους κινδύνους και την πρόοδο. Οι ιατροί και οι ειδικοί υπολογιστών προσπαθούν συνεχώς για βελτιώσεις στην ιατρική τεχνολογία και καταλήγουν σε νέες εφευρέσεις. Κάθε φορά που εισάγεται νέα τεχνολογία, οι μηχανικοί λογισμικού εμπλέκονται στον προγραμματισμό, την ανίχνευση σφαλμάτων και τη λεπτομερή ρύθμιση των προϊόντων προς το συμφέρον της ασφάλειας των ασθενών.

Πρέπει να ανησυχούν οι μηχανικοί λογισμικού;

Η τεχνητή νοημοσύνη θα αντικαταστήσει τους μηχανικούς λογισμικού

? Νομίζουμε ότι όχι. Τώρα, περισσότερο από ποτέ, χρειάζονται μηχανικοί λογισμικού για να διασφαλίσουν ότι διατηρούνται τα ηθικά πρότυπα και ότι προστατεύονται τα ανθρώπινα δικαιώματά μας. Διαδικτυακά προγράμματα σπουδών, όπως το Master’s in Computer Science – Software Engineering του Πανεπιστημίου Baylor, εκπαιδεύουν μελλοντικούς μηχανικούς λογισμικού για να αξιοποιήσουν τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης σε σχέση με τη μηχανική λογισμικού, με δεξιότητες σχεδιασμού, δημιουργίας και συντήρησης κατάλληλων συστημάτων λογισμικού. Με τα 100% διαδικτυακά μαθήματα που καλύπτουν επίσης προηγμένους αλγόριθμους και ανάπτυξη συστημάτων, οι μαθητές προετοιμάζονται για μια σταδιοδρομία σε ζήτηση στη μηχανική λογισμικού.

Διατήρηση συστημάτων AI

Οι μηχανικοί λογισμικού πρέπει να χρησιμοποιούν μια ποικιλία δεξιοτήτων και γνώσεων για τη δημιουργία, τη συντήρηση και την εφαρμογή συστημάτων AI. Η διαχείριση δεδομένων, ο μετριασμός της μεροληψίας, οι δοκιμές και ο καθαρισμός δεδομένων είναι μόνο μερικοί από τους ρόλους που έχουν οι μηχανικοί για να διασφαλίσουν ότι τα συστήματα AI λειτουργούν σωστά, αποτελεσματικά και χωρίς προκατάληψη.

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας:

ThisisEngineering RAEng/Unsplash