– Ограничение по виду деятельности. Алгоритмы ИИ хороши для выполнения целенаправленных задач, но плохо обобщают свои знания. В отличие от людей, ИИ, обученный играть в шахматы, не сможет играть в другую похожую игру, например, шашки. Кроме того, даже глубокое обучение плохо справляется с обработкой данных, которые отклоняются от его учебных примеров. Чтобы эффективно использовать тот же ChatGPT, необходимо изначально быть экспертом в отрасли и формулировать осознанный и четкий запрос, а затем проверить корректность ответа.
– Затраты на создание и эксплуатацию. Для создания нейросетей требуется много денег. Согласно отчёту Guosheng Securities, стоимость обучения модели обработки естественного языка GPT-3 составляет около 1,4 миллиона долларов. Для обучения более масштабной модели может потребоваться и вовсе от 2 миллионов долларов. Если взять для примера именно ChatGPT, то только на обработку всех запросов от пользователей необходимо более 30 000 графических процессоров NVIDIA A100. На электроэнергию будет уходить около 50 000 долларов ежедневно. Требуется команда и ресурсы (деньги, оборудование) для обеспечения их «жизнедеятельности». Также необходимо учесть затраты на инженеров для сопровождения.
P.S.
Машинное обучение движется ко всё более низкому порогу вхождения. Совсем скоро это будет как конструктор сайта, где для базового применения не нужны специальные знания и навыки.
Создание нейросетей и дата-сайнс уже сейчас развивается по модели «сервис как услуга», например, DSaaS – Data Science as a Service.
Знакомство с машинным обучением можно начинать с AUTO ML, его бесплатной версией, или DSaaS с проведением первичного аудита, консалтинга и разметкой данных. При этом даже разметку данных можно получить бесплатно. Всё это снижает порог вхождения.
Будут создаваться отраслевые нейросети и всё активнее будет развиваться направление рекомендательных сетей, так называемые цифровые советники или решения класса «системы поддержки и принятия решений (DSS) для различных бизнес-задач».
Подробно я разбирал вопрос ИИ в отдельной статье, доступной по QR и ссылке.
Искусственный интеллект: помощник или игрушка?
Большие данные (Big Data)
Большие данные (big data) – совокупное название структурированных и неструктурированных данных. Причём в таких объёмах, которые просто невозможно обработать в ручном режиме.
Часто под этим ещё понимают инструменты и подходы к работе с такими данными: как структурировать, анализировать и использовать для конкретных задач и целей.
Неструктурированные данные – это информация, которая не имеет заранее определённой структуры или не организована в определённом порядке.
Области применения
– Оптимизация процессов. Например, крупные банки