Сегодня технологии на базе искусственного интеллекта активно начинают использоваться в производстве, как и машинное обучение. Несмотря на огромную популярность и быстрое развитие этих направлений, аналитики считают, что для их полной интеграции в рабочий процесс потребуется более десятка лет.
Корпорации предлагают огромное количество услуг, связанных с этими инновационными системами, которые будут полезны в любой сфере деятельности. Ведь благодаря сверхточным и четким детекторам для сбора и передачи информации система может контролировать процесс обучения особенностям работы ИИ и тем самым улучшать качество работы и облегчать ее.
В наши дни, несмотря на большое количество успешных разработок, технологии искусственного интеллекта по-прежнему считаются чем-то необычным и неизведанным, и в этом причина отсутствия четких норм и канонов. Это может стать текущим столкновением и препятствием при использовании системы в производственных целях.
Систематизация знаний и наличие определенных критериев значительно облегчит работу сотрудников, улучшит синхронизацию с другими объектами, а также защитит систему от взлома. Без стандартов лицензирования всего этого добиться будет очень сложно, практически невозможно.
Таким образом, можно резюмировать, что после выпуска технологических стандартов начинается новый этап в развитии конкретной системы в целом. Именно создание норм и моделей системы позволяет разработчикам гораздо чаще экспериментировать, создавать новые продукты и легко внедрять их в работу промышленных объектов. Кроме того, наличие стандартов показывает потенциальным заявителям серьезность и эффективность разработки. Ведь сертифицированные технологии прошли тщательную проверку экспертами. Это делает их более надежными в глазах пользователей.
ETSI SAI IG была одной из первых корпораций, которые сертифицировали и защищали ИИ. Компания предоставила подробные отчеты о деятельности отдельных предприятий, столкнувшихся с некоторыми трудностями при использовании искусственного интеллекта.
А именно, компании сталкиваются с ненадежной формой работы, отсутствием системной защиты данных. Также упоминались серьезные проблемы, такие как злоупотребление системами, предвзятость и отсутствие трудовой этики. Руководство корпорации часто поднимает вопрос о проблемах, связанных с отсутствием технологических стандартов, и пытается сделать все, чтобы исправить этот момент. Первым шагом было создание отчета о производительности систем в промышленном секторе.
При создании отчетной документации профессионалы делят рабочие циклы машинного обучения на несколько периодов, которые имеют свои особенности и сложности в реализации. Таким образом, работа начинается со сбора данных, затем происходит управление информацией, прототипирование, настройка программного обеспечения, процесс настройки работы и обучения, проверки, распаковки и обновления данных.
При сборе информации, а также ее анализе следует уделять должное внимание единству. Как правило, при передаче информации 2 или более ресурсам одновременно ошибка может иногда возникать в различных формах, связанных с несоответствием между системой и информационным режимом. Неправильные расчеты, в свою очередь, могут стать причиной выхода из строя всей системы, а также спровоцировать сбои в работе. Хакеры могут взломать систему и нанести непоправимый ущерб.
Также отчет показал, что на этапе обучения последовательности процессов обучения также могут возникнуть проблемы, связанные с надежностью и безопасностью программы. Это может произойти, даже если все в системе разработано с учетом требований безопасности.
Хакер может вручную заменить все данные на этапе обучения, тем самым нарушив весь дальнейший ход работы. Возможна утечка важной информации, что повлечет за собой массу неприятностей и убытков как для компании, так и для ее сотрудников. К сожалению, на данный момент не существует единого стандарта, который мог бы справиться со всеми проблемами. Но, проделанная работа по выявлению основных проблем, связанных с работой искусственного интеллекта, может стать первым шагом к их решению.
