L’intelligenza artificiale è una componente chiave nello sviluppo dell’ingegneria del software. Poiché l’intelligenza artificiale viene implementata in una vasta gamma di sistemi e per una varietà di scopi, è compito indispensabile degli ingegneri del software creare e mantenere tali sistemi. Questo articolo esplorerà le possibili limitazioni dell’intelligenza artificiale di cui gli ingegneri del software devono essere consapevoli e mitigarli nel loro ruolo. Attraverso processi quali la gestione dei dati, la mitigazione dei bias e l’integrazione dei sistemi in tempo reale, gli ingegneri del software garantiscono che l’intelligenza artificiale sia efficiente nel soddisfare le esigenze dei clienti.
Cos’è l’intelligenza artificiale?
I programmi e gli algoritmi che istruiscono e insegnano ai modelli di intelligenza artificiale come apprendere e pensare sono tutti progettati e scritti da ingegneri del software. Senza questi ingegneri, l’intelligenza artificiale non avrebbe raggiunto gli stadi avanzati che attualmente attirano l’attenzione in tutto il mondo, e il lavoro in questo settore è ancora in corso.
Gli informatici sono responsabili della componente di deep learning dell’intelligenza artificiale, ispirandosi al cervello umano e creando reti neurali artificiali che elaborano le informazioni nello stesso modo in cui fa il nostro cervello. L’intelligenza artificiale utilizza più livelli di elaborazione per estrarre livelli più elevati di informazioni dai dati esistenti.
I modelli di deep learning riconoscono modelli complessi in suoni, immagini e testi, producendo intuizioni e previsioni accurate e automatizzando attività che in genere richiedono input umani. L’intelligenza artificiale si adatta e migliora man mano che apprende.
AI: opportunità e svantaggi
L’intelligenza artificiale ha reso le nostre vite più facili ed è diventata anche creativa. Intrattiene, educa e semplifica i processi. Tuttavia, manca il pensiero critico di un ingegnere del software e la capacità di risolvere i problemi. Gli ingegneri del software analizzano i risultati di ciò che l’intelligenza artificiale ha creato e modificano i loro algoritmi per ottenere risultati migliori.
Mitigare i pregiudizi
L’intelligenza artificiale ha il potenziale per amplificare i pregiudizi, creare disinformazione basata su dati errati e violare il diritto d’autore e la proprietà intellettuale se non progettata e sviluppata correttamente.
Di conseguenza, gli ingegneri del software devono mitigare la possibilità di questi errori, preferibilmente durante le fasi di sviluppo. Ma come fanno a saperlo?
Mitigazione dei bias nell’intelligenza artificiale dipende dallo stato della domanda. Se ancora nelle fasi iniziali, gli ingegneri del software interverranno modificando gli algoritmi di conseguenza. Tuttavia, prevenire è meglio che curare. Gli ingegneri del software aggiungono codici ai loro algoritmi per istruire l’IA su quali tipi di dati ignorare e come riconoscere le anomalie durante la ricerca di informazioni nei database.
È necessario prestare la massima attenzione quando si creano algoritmi per scopi specifici e ciò dovrebbe essere prestato durante le fasi di pianificazione o specifica dello sviluppo. Gli ingegneri del software devono essere consapevoli dei vari scenari che possono esistere all’interno dei dati e devono eseguire un’analisi approfondita dei dati prima di progettare gli algoritmi per l’uso specifico da parte dell’intelligenza artificiale.
Considerati gli enormi volumi di interazione quotidiana sui social media, come fanno gli ingegneri del software a mitigare le false informazioni?
Test del software
Gli SE effettuano controlli nei loro algoritmi di data mining, testando ogni possibile scenario e confrontandoli con altre informazioni. Se esiste un’anomalia, l’algoritmo la contrassegnerà come tale e la ignorerà se risulta essere diversa da altre fonti di informazione più affidabili. Questi processi sono estremamente complessi e quasi impossibili da prevedere e rilevare. Ci vuole pensiero critico e capacità di analisi da parte degli ingegneri del software. Una volta scritti gli algoritmi, i programmi e i dati vengono testati fino all’esaurimento.
Gli ingegneri del software sono anche determinanti nel determinare quali categorie di dati sono necessarie per progetti specifici e istruiranno di conseguenza gli analisti dei dati. È possibile apportare le modifiche necessarie per escludere eventuali pregiudizi o problemi in futuro. Questo processo è chiamato “data scrubbing” o “pulizia dei dati” ed è un processo continuo.
L’intelligenza artificiale e l’ambiente
Gli informatici sono costantemente alla ricerca di modi per migliorare l’efficienza, sia in termini di potenza di elaborazione utilizzata, sia di riduzione dei tempi di elaborazione, e si spera che ciò migliori lo stato dei processi di intelligenza artificiale e il loro impatto sull’ambiente.
Ciò è particolarmente rilevante nelle applicazioni basate su cloud poiché le organizzazioni archiviano, recuperano ed elaborano dati in località remote. Gli ingegneri del software lavorano per ridurre l’impatto dell’elaborazione cloud archiviando i dati storici localmente, utilizzando al tempo stesso il cloud per applicazioni in tempo reale che richiedono le capacità di elaborazione più potenti della tecnologia basata su cloud. Questo compito comporta una manutenzione costante da parte dei professionisti dei dati.
Integrazione del sistema in tempo reale
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi in tempo reale presenta numerosi vantaggi: genera nuovi concetti, migliora l’efficienza e automatizza i processi. Consente ai sistemi di diversificare i contenuti e generare nuovi contenuti. Un esempio di generazione di contenuti è nei giochi, dove l’intelligenza artificiale può generare nuovi scenari in risposta alle interazioni dei giocatori, creando un coinvolgimento senza fine per i giocatori.
L’integrazione in tempo reale può aiutare la creatività umana proponendo idee e suggerimenti. Al contrario, l’intelligenza artificiale utilizza input e idee umani per le proprie creazioni.
IL uso dell’intelligenza artificiale nei sistemi medici in tempo reale è forse una delle applicazioni più produttive finora. Questo perché deve essere rigorosamente controllato e non c’è spazio per errori. L’intelligenza artificiale viene utilizzata nella diagnosi di malattie, in procedure complesse in cui la precisione è fondamentale e nel monitoraggio dei pazienti in termini di rischi e progressi. Gli scienziati medici e gli esperti informatici sono costantemente alla ricerca di miglioramenti nella tecnologia medica e inventano nuove invenzioni. Ogni volta che viene introdotta una nuova tecnologia, gli ingegneri del software vengono coinvolti nella programmazione, nel rilevamento degli errori e nella messa a punto dei prodotti nell’interesse della sicurezza dei pazienti.
Gli ingegneri del software dovrebbero preoccuparsi?
L’intelligenza artificiale sostituirà gli ingegneri del software? Noi pensiamo di no. Ora più che mai, gli ingegneri del software sono necessari per garantire il mantenimento degli standard etici e la tutela dei nostri diritti umani. I programmi di laurea online, come il Master in Informatica – Ingegneria del software della Baylor University, stanno formando i futuri ingegneri del software per sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale in relazione all’ingegneria del software, con competenze per progettare, creare e mantenere sistemi software adeguati. Con i corsi online al 100% che coprono anche algoritmi avanzati e sviluppo di sistemi, gli studenti sono preparati per una carriera molto richiesta nell’ingegneria del software.
Manutenzione dei sistemi di intelligenza artificiale
Gli ingegneri del software devono utilizzare una varietà di competenze e conoscenze per creare, mantenere e implementare sistemi di intelligenza artificiale. Gestire i dati, mitigare i bias, testare e pulire i dati sono solo alcuni dei ruoli che gli ingegneri devono garantire per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale funzionino correttamente, in modo efficiente e senza pregiudizi.
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