Maschinelles Lernen und einige der Deep-Learning-Techniken erfordern eine Reihe von Berechnungen, die extrem schnell passieren müssen. Oft muss dies von sehr kleinen Endgeräten aus passieren. Hier ist sehr viel Rechenleistung nötig.
Cloud Computing und enorm parallel arbeitende Frameworks haben die Ausführung dieser Methoden ermöglicht. Da jedoch die Informationsmengen zunehmen und tiefgreifendes Lernen sich in Richtung mechanisierter Bildung von immer komplexeren Berechnungen bewegt, würde verteiltes Rechnen extrem helfen.
Eines der anderen Hindernisse für die Einführung von KI ist die Tatsache, dass KI für die Menschen eher eine Blackbox darstellt. Menschen fühlen sich nicht wohl, wenn sie nicht verstehen, wie Entscheidungen getroffen wurden.
In der Folge hat eine KI nicht die Möglichkeit, Vertrauen zwischen Individuen herzustellen. Es liegt also an den Entwicklern und Regierungen, Vertrauensmaßnahmen zu entwickeln und zu planen, damit langfristig eine KI-Akzeptanz entsteht.
Unternehmen, die an KI-basierten Produkten arbeiten, können nicht einmal klar demonstrieren, welche Vision sie haben und was sie mithilfe von KI-Techniken erreicht haben. Die Menschen zweifeln an dieser neuesten Technologie und daran, wie sie überhaupt Entscheidungen trifft, und ob alle ihre Entscheidungen auch perfekt sind oder nicht!
Die meisten KI-Anwendungen basieren ebenfalls auf großen Datenmengen, damit sie lernen und sogar intelligente Entscheidungen treffen können. Das maschinelle Lernsystem ist auf die Daten angewiesen, die oft persönlich und sensibel sind.
Diese Frameworks gewinnen aus den Informationen und entwickeln sich selbst weiter. Aufgrund dieses systematischen Lernens können diese KI-Frameworks zu Informationsdiebstahl und Betrug führen.
Es muss also an KI gearbeitet werden, die weiter anonym lernen kann, ohne die Daten von Kunden in Gefahr zu bringen.
Ein Hindernis für die Einführung von KI ist, dass ihre Güte oder Schlechtigkeit von der Menge der Daten abhängt, auf denen sie trainiert werden. Falsche Daten sind oft viel mehr mit geschlechtsspezifischen, ethnischen, kommunalen oder rassischen Vorurteilen verbunden.
Restriktive Berechnungen werden verwendet, um Dinge zu entdecken, wie z. B. wer eine Kaution bewilligt hat, wessen Vorschuss genehmigt wurde und so weiter. Wenn eine Neigung unerkannt bleibt, weil sie in den Berechnungen für kritische Entscheidungen verborgen ist, könnte sie zu trügerischen und unangemessenen Ergebnissen führen, die Gruppen benachteiligt. Diese Gruppen müssen aber gemäß der Verfassung frei und geschützt bleiben und sollen nicht von KIs diskriminiert werden.
Es ist eine Tatsache, dass Organisationen in der heutigen Zeit auf mehr Daten zugreifen können als je zuvor. Darüber hinaus sind Datensätze rar, die für die zu lernenden KI-Anwendungen viel besser geeignet sind.
Diese Art der Vorbereitung erfordert unbenannte Informationen. Benannte Informationen werden aussortiert, um sie für das Lernen von Maschinen vertretbar zu machen. Außerdem haben benannte Informationen einen Punkt der Eingrenzung haben. In der Zukunft wird die roboterisierte Durchführung von immer mühsameren Berechnungen das Problem der Datenknappheit nur noch verschärfen.
