AI模型中的主要挑戰和局限性-Analytics Vidhya

介紹

人工智能（AI）已迅速整合到各種工作場所中，這是由於AI研發和開發的大量投資所推動。 AI的應用程序範圍很廣，從虛擬助理等簡單任務到復雜的醫療診斷。這種廣泛的採用既引起了興奮和憂慮，尤其是在各種行業的潛在工作流離失所方面。本文探討了當前AI語言模型固有的關鍵挑戰和局限性。

儘管AI顯著提高了效率，生產力和創新，但仍然存在重大障礙。這就提出了一個問題：AI已準備好以廣泛的統治地位嗎？還沒有。我們將研究幾個原因和現實世界中的例子，說明了為什麼AI沒有充分準備扮演領導角色。

概述

本文將解決AI在理解上下文和常識中的局限性，證明缺乏細微差別是如何導致錯誤的，強調人類在適應性和情商中的優勢，並評估AI在各種專業環境中對人類同情的需求的缺點。

目錄

• AI中的上下文理解缺陷
• AI中持續缺乏常識
• AI實時適應的限制
• AI缺乏同理心和情商
• AI中的推理和適應性差距
• 2024年的主要人工智能突破
• 關鍵要點：AI語言模型的挑戰和局限性
• 常見問題

AI中的上下文理解缺陷

當前AI語言模型的主要局限性是他們與上下文理解的鬥爭。在大量數據集中接受培訓，使他們能夠識別模式並做出預測，但他們缺乏對人類語言和交流的微妙理解。諷刺和成語通常會構成重大挑戰，各種語言之間的準確翻譯也是如此。

上圖說明了人類交流在很大程度上依賴於解釋語氣和背景來理解諷刺的情況。人類在這一領域表現出色，突出了當前AI系統中的關鍵弱點。

AI中持續缺乏常識

現有的AI系統努力將常識和推理應用於新的情況。他們對培訓數據的依賴意味著他們常常無法對學習參數之外的查詢有效響應。決策和預測僅限於他們所暴露的數據，從而阻礙知識的靈活應用到新的環境中。這種缺陷使AI系統容易出錯，尤其是在直接情況下。

模式匹配與類似人類的推理

Chatgpt的O1模型的開發，編號為“草莓”，突出了過去處理簡單單詞計數任務的挑戰。儘管進行了改進，但下面的示例說明了AI仍然可以在推理任務中步履蹣跚。

即使清楚地說明了答案，AI也無法提供正確的響應，這說明了其傾向於依靠訓練數據而不是直接推理的模式匹配的趨勢。對熟悉的模板的這種依賴會導致局限性和誤解。

AI實時適應的限制

AI目前缺乏動態情況所需的適應性。人造的印度機場對COVID-19協議的靈活響應與自動化系統的剛度之間的對比突出了這一限制。改編基於機器的過程更具挑戰性。

考慮快速決策和靈活性至關重要的消防或緊急醫療反應。儘管技術有助於人類的判斷力和適應性仍然至關重要。 AI目前缺乏此類任務的必要決策速度和手眼協調。

AI缺乏同理心和情商

人工智能在心理諮詢等領域的缺席強調了其無法體驗或表達同情或同情等情緒。儘管客戶服務中的AI聊天機器人可能會道歉，但這些只是編程的響應，缺乏真正的情感理解。在需要情感支持的情況下，即使在AI援助的情況下，對人類互動的需求仍然很重要。

AI中的推理和適應性差距

AI語言模型用於推理和決策的能力仍然是持續討論的主題。諸如檢索型發電（RAG）和護欄之類的技術旨在防止AI偏離其預期目的，但局限性仍然存在。上面的示例是基於與亞馬遜的Rufus購物助理的實驗，演示瞭如何提示AI從事無關緊要的任務，即使有保障措施也是如此。

在這種情況下的要點

1. LLMS在速度和靈活性方面與人類推理有很大不同。
2. 抹布和護欄不是完全可靠的。
3. LLM中的複雜推理在計算上很昂貴，並且缺乏多功能性。
4. 當前系統仍然依賴模型，限制適應性。

未來的進步旨在創建AI，以更自然地處理推理並更有效地適應上下文。

2024年的主要人工智能突破

2024年發生了一些值得注意的AI進步：

1. Moshi是一位實時的AI語音助手，提供各種情感和風格。
2. AI Health Thrive AI Health，是AI驅動的健康教練，提供個性化建議。

關鍵要點：AI語言模型的挑戰和局限性

挑戰	描述
上下文理解	AI在細微的人類語言上掙扎，阻礙了有效的溝通。
缺乏常識	AI依賴於模式而不是靈活的推理，導致錯誤。
有限的適應性	AI缺乏對不斷變化的環境的實時適應性。
缺乏情緒智力	人工智能無法感受到或表達情緒，限制了其在情感充電的情況下的有效性。
推理挑戰	人工智能推理是嚴格的，受培訓數據的限制。

結論

AI在各種應用中表現出顯著的效率和生產力，但仍然存在重大限制，尤其是在需要常識，適應性和情商等人類特徵的領域。儘管AI擅長於數據驅動的任務，但其在上下文理解，適應性和情感意識中的缺點限制了其對苛刻的細微思維和人類聯繫的角色的適合性。儘管AI的進步是顯著的，但它尚未完全替代許多領域的人類能力。

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常見問題

Q1。關於AI的主要工作場所關注點是什麼？ AI引起了人們對工作流離失所及其對各個行業的影響的擔憂。

Q2。 AI聊天機器人如何處理沮喪的客戶？ AI聊天機器人缺乏真正的情感理解，限制了他們在解決客戶挫敗感方面的有效性。

Q3。 AI在哪裡有效使用？ AI在醫療保健和客戶服務中找到了成功的應用程序。

Q4。 AI在工作場所的未來是什麼？ AI的未來取決於克服其當前在推理，適應性和情商中的局限性。

Q5。 AI如何改善？需要進一步的研發來增強AI的上下文理解，推理和情商。

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