1. Dati limitati: i sistemi di intelligenza artificiale di solito si basano su enormi set di dati da cui apprendere, ma l'acquisizione di tali dati può essere costosa, difficile e richiedere molto tempo. 2. Overfitting: l'overfitting si verifica quando un sistema di intelligenza artificiale viene addestrato per imitare da vicino il suo set di dati di addestramento, riducendo la sua capacità di generalizzare e apprendere. 3. Pregiudizio: i sistemi di intelligenza artificiale possono essere soggetti a pregiudizi, portando con sé i pregiudizi consci o inconsci del creatore. 4. Sicurezza e controllo: i sistemi di intelligenza artificiale stanno diventando autonomi con capacità e autonomia crescenti, creando sfide per la supervisione e la responsabilità. 5. Calcolo distribuito: l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale è computazionalmente intensivo e richiede un calcolo distribuito per suddividere il carico su più computer.
Elenca cinque sfide che sono state affrontate durante il tentativo di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale.