AI模型中的主要挑战和局限性 - 分析Vidhya

介绍

人工智能（AI）已迅速整合到各种工作场所中，这是由于AI研发和开发的大量投资所推动。 AI的应用程序范围很广，从虚拟助理等简单任务到复杂的医疗诊断。这种广泛的采用既引起了兴奋和忧虑，尤其是在各种行业的潜在工作流离失所方面。本文探讨了当前AI语言模型固有的关键挑战和局限性。

尽管AI显着提高了效率，生产力和创新，但仍然存在重大障碍。这就提出了一个问题：AI已准备好以广泛的统治地位吗？还没有。我们将研究几个原因和现实世界中的例子，说明了为什么AI没有充分准备扮演领导角色。

概述

本文将解决AI在理解上下文和常识中的局限性，证明缺乏细微差别是如何导致错误的，强调人类在适应性和情商中的优势，并评估AI在各种专业环境中对人类同情的需求的缺点。

目录

• AI中的上下文理解缺陷
• AI中持续缺乏常识
• AI实时适应的限制
• AI缺乏同理心和情商
• AI中的推理和适应性差距
• 2024年的主要人工智能突破
• 关键要点：AI语言模型的挑战和局限性
• 常见问题

AI中的上下文理解缺陷

当前AI语言模型的主要局限性是他们与上下文理解的斗争。在大量数据集中接受培训，使他们能够识别模式并做出预测，但他们缺乏对人类语言和交流的微妙理解。讽刺和成语通常会构成重大挑战，各种语言之间的准确翻译也是如此。

上图说明了人类交流在很大程度上依赖于解释语气和背景来理解讽刺的情况。人类在这一领域表现出色，突出了当前AI系统中的关键弱点。

AI中持续缺乏常识

现有的AI系统努力将常识和推理应用于新的情况。他们对培训数据的依赖意味着他们常常无法对学习参数之外的查询有效响应。决策和预测仅限于他们所暴露的数据，从而阻碍知识的灵活应用到新的环境中。这种缺陷使AI系统容易出错，尤其是在直接情况下。

模式匹配与类似人类的推理

Chatgpt的O1模型的开发，编号为“草莓”，突出了过去处理简单单词计数任务的挑战。尽管进行了改进，但下面的示例说明了AI仍然可以在推理任务中步履蹒跚。

即使清楚地说明了答案，AI也无法提供正确的响应，这说明了其倾向于依靠训练数据而不是直接推理的模式匹配的趋势。对熟悉的模板的这种依赖会导致局限性和误解。

AI实时适应的限制

AI目前缺乏动态情况所需的适应性。人造的印度机场对COVID-19协议的灵活响应与自动化系统的刚度之间的对比突出了这一限制。改编基于机器的过程更具挑战性。

考虑快速决策和灵活性至关重要的消防或紧急医疗反应。尽管技术有助于人类的判断力和适应性仍然至关重要。 AI目前缺乏此类任务的必要决策速度和手眼协调。

AI缺乏同理心和情商

人工智能在心理咨询等领域的缺席强调了其无法体验或表达同情或同情等情绪。尽管客户服务中的AI聊天机器人可能会道歉，但这些只是编程的响应，缺乏真正的情感理解。在需要情感支持的情况下，即使在AI援助的情况下，对人类互动的需求仍然很重要。

AI中的推理和适应性差距

AI语言模型用于推理和决策的能力仍然是持续讨论的主题。诸如检索型发电（RAG）和护栏之类的技术旨在防止AI偏离其预期目的，但局限性仍然存在。上面的示例是基于与亚马逊的Rufus购物助理的实验，演示了如何提示AI从事无关紧要的任务，即使有保障措施也是如此。

在这种情况下的要点

1. LLMS在速度和灵活性方面与人类推理有很大不同。
2. 抹布和护栏不是完全可靠的。
3. LLM中的复杂推理在计算上很昂贵，并且缺乏多功能性。
4. 当前系统仍然依赖模型，限制适应性。

未来的进步旨在创建AI，以更自然地处理推理并更有效地适应上下文。

2024年的主要人工智能突破

2024年发生了一些值得注意的AI进步：

1. Moshi是一位实时的AI语音助手，提供各种情感和风格。
2. AI Health Thrive AI Health，是AI驱动的健康教练，提供个性化建议。

关键要点：AI语言模型的挑战和局限性

挑战	描述
上下文理解	AI在细微的人类语言上挣扎，阻碍了有效的沟通。
缺乏常识	AI依赖于模式而不是灵活的推理，导致错误。
有限的适应性	AI缺乏对不断变化的环境的实时适应性。
缺乏情绪智力	人工智能无法感受到或表达情绪，限制了其在情感充电的情况下的有效性。
推理挑战	人工智能推理是严格的，受培训数据的限制。

结论

AI在各种应用中表现出显着的效率和生产力，但仍然存在重大限制，尤其是在需要常识，适应性和情商等人类特征的领域。尽管AI擅长于数据驱动的任务，但其在上下文理解，适应性和情感意识中的缺点限制了其对苛刻的细微思维和人类联系的角色的适合性。尽管AI的进步是显着的，但它尚未完全替代许多领域的人类能力。

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常见问题

Q1。关于AI的主要工作场所关注点是什么？ AI引起了人们对工作流离失所及其对各个行业的影响的担忧。

Q2。 AI聊天机器人如何处理沮丧的客户？ AI聊天机器人缺乏真正的情感理解，限制了他们在解决客户挫败感方面的有效性。

Q3。 AI在哪里有效使用？ AI在医疗保健和客户服务中找到了成功的应用程序。

Q4。 AI在工作场所的未来是什么？ AI的未来取决于克服其当前在推理，适应性和情商中的局限性。

Q5。 AI如何改善？需要进一步的研发来增强AI的上下文理解，推理和情商。

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