人工智能不再只是一个高端词汇，它现在已经成为现实。它不再是企业使用它的一个选择;相反，它已成为时局之需，没有它，企业就无法生存。然而，伴随着这一切，人工智能的使用也面临着一些挑战。
让我们通过数据来了解人工智能的巨大影响:
- 有人工智能预测到2030年底将为世界经济增加约15.7万亿美元。这是目前印度和中国的总产量。
- 企业一直预测，人工智能将提高企业的整体生产率业务增长40%。这是一个巨大的增长，自2000年以来，初创企业增长了近14倍。
2021年人工智能面临的挑战:
以下是企业在2021年面临的人工智能的8大挑战:
- 信任赤字:
目前，引起担忧的重要因素之一是人工智能技术趋势深度学习模型如何预测期望的输出是非常模糊的本质。对于外行来说，理解一个特定的输入集如何能够得到各种问题的适当解决方案确实是一项挑战。社会上有很大一部分人不知道人工智能的存在或使用，也不知道它是如何无缝地融入到电视、电话、银行等日常用品中去的。
- 对多种工具的大量投资:
人工智能在使用过程中面临的最大挑战之一是理解需要使用哪种工具或平台。大多数组织使用开源Python，这确实需要大量的编码。许多已知的云服务提供商，如微软或谷歌，都提供了各种各样的AI集，但问题是，这些集与他们自己家族的各种其他工具一起工作得更好。然而，对于一个企业来说，投资于多种工具是非常困难的。
- 资料私隐及保安:
各种机器学习模型所基于的主要因素是“数据”。毫无疑问，我们确实有数据，但这些数据确实来自全球数以百万计的用户，因此，这些数据有可能被用于一些错误的目的。锦上添花的是，每天都有更多的数据被添加;因此，随着信息从各个角度和方向涌入，数据泄露的可能性很大。
- 数据稀缺:
全球一些大公司，包括苹果、苹果、Facebook，最近都面临着不道德使用数据的指控。这导致印度等国家的网络法律在限制数据的流入和流出方面非常严格。当我们谈论人工智能时，数据是相辅相成的，因为它被认为是人工智能最重要的方面之一。有了有偏见的信息，我们所依赖的整个系统可能会变得有缺陷。
- 受限制的知识:
市场上充斥着可以应用人工智能的机会，它是许多传统系统的更好替代品。然而，基础层面的核心问题是“人工智能知识”。除了少数人工智能爱好者、大学生或研究人员外，社会上只有很小一部分人意识到人工智能的潜力和好处。人们也没有意识到高端服务提供商，如亚马逊网络服务，谷歌云。
- 偏见问题:
任何人工智能系统的好坏完全取决于它所接受训练的数据量。事实是，每天，组织收集的数据不足，这些数据不相关，根本没有意义。因此，他们肯定是有偏见的，并最终定义了少数具有共同点的人的规格和性质，例如宗教，性别，种族等。
- 人类水平不好:
这一挑战让研究人员们站稳了脚跟。今天的公司可能会大肆吹嘘准确性，但事实是人类可以以更好的方式处理所有事情。例如，当人类每次看到猫或狗的图像时，他们可以很容易地预测出正确的输出，这立即提高了准确性。
- 支援人工智能资讯科技系统:
人工智能技术的发展趋势迎合了当今世界快速发展的需求。毫无疑问，IT使我们的生活轻松了10倍，因为它开发了帮助我们存储、处理或检索信息的系统。IT还确保我们使用的设备和技术运行良好且安全。然而，配备人工智能的IT系统需要额外的帮助，这可能会很费力。
结论:
人工智能对经济和人类生活产生了巨大的影响。然而，如上所述，也应认真对待这些挑战。
作者简介:
拥有技术学士学位和在移动应用程序开发公司2年的工作经验，Jason专注于使技术易于理解。作为一个紧跟最新科技趋势的人，他总是武装着写作和传播知识。不写作的时候，你会发现他边喝咖啡边在Quora上回答问题。
