Elenca cinque sfide che sono state affrontate nel tentativo di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale.
1. Dati limitati: i sistemi di intelligenza artificiale di solito si basano su enormi set di dati per imparare, ma acquisire tali dati può essere costoso, difficile e richiedere molto tempo.
2. Overfitting: l'overfitting si verifica quando un sistema di intelligenza artificiale viene addestrato per imitare da vicino il set di dati di addestramento, riducendo la sua capacità di generalizzare e apprendere.
3. Bias: i sistemi di intelligenza artificiale possono essere inclini al bias, portando con sé i pregiudizi consapevoli o inconsci del creatore.
4. Sicurezza e controllo: i sistemi di intelligenza artificiale stanno diventando autonomi con crescenti capacità e autonomia, creando sfide per la supervisione e la responsabilità.
5. Calcolo distribuito: l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale è intensivo dal punto di vista computazionale, richiedendo il calcolo distribuito per dividere il carico su più computer.