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這5個(gè)人工智能誤區(qū)經(jīng)常掛在嘴邊!

2021-02-13    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

IT和商業(yè)領(lǐng)袖經(jīng)常對(duì)人工智能(AI)可以為他們的組織做些什么感到困惑,并受到幾種AI誤解的挑戰(zhàn)。 Gartner表示,開(kāi)發(fā)人工智能項(xiàng)目的IT和業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人必須將現(xiàn)實(shí)與神話分開(kāi),才能制定未來(lái)的戰(zhàn)略。


Gartner研究副總裁Alexander Linden表示,“隨著人工智能技術(shù)進(jìn)入組織,企業(yè)和IT領(lǐng)導(dǎo)者必須充分了解人工智能如何為其業(yè)務(wù)創(chuàng)造價(jià)值以及其局限性。

“人工智能技術(shù)只有在它們成為組織戰(zhàn)略的一部分,并以正確的方式使用時(shí)才能提供價(jià)值?!?/p>

Gartner指出了五個(gè)關(guān)于人工智能的常見(jiàn)誤解。

誤區(qū)1:人工智能的工作方式與人腦相同

AI是一門計(jì)算機(jī)工程學(xué)科。在目前的狀態(tài)下,它由旨在解決問(wèn)題的軟件工具組成。雖然某些形式的人工智能可能給人一種聰明的印象,但認(rèn)為當(dāng)前的人工智能與人類智能相似或等效是不切實(shí)際的。

Linden表示,“某些形式的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML) - 人工智能 的一種- 可能是受到了人類大腦的啟發(fā),但它們并不等同。”

“例如,圖像識(shí)別技術(shù)比大多數(shù)人更準(zhǔn)確,但在解決數(shù)學(xué)問(wèn)題時(shí)沒(méi)有用處。今天AI的規(guī)則是它很好地解決一項(xiàng)任務(wù),但如果任務(wù)的條件只有一點(diǎn)變化,它就會(huì)失敗?!?/p>

誤區(qū)2:智能機(jī)器自學(xué)

需要人為干預(yù)來(lái)開(kāi)發(fā)基于AI的機(jī)器或系統(tǒng)。參與數(shù)據(jù)可能來(lái)自經(jīng)驗(yàn)豐富的人類數(shù)據(jù)科學(xué)家,他們正在執(zhí)行諸如框架問(wèn)題,準(zhǔn)備數(shù)據(jù),確定適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集,消除訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的潛在偏差,最重要的是,不斷更新軟件等任務(wù)使新知識(shí)和數(shù)據(jù)能夠集成到下一個(gè)學(xué)習(xí)周期中。


誤區(qū)3:人工智能可以沒(méi)有偏見(jiàn)

每種人工智能技術(shù)都基于人類專家的數(shù)據(jù)、規(guī)則和其他類型的輸入。與人類相似,AI本質(zhì)上也存在這樣或那樣的偏見(jiàn)。

Linden表示,“今天,沒(méi)有辦法完全消除偏見(jiàn),但是,我們必須盡量減少偏見(jiàn)?!?/p>

“除了技術(shù)解決方案,例如各種數(shù)據(jù)集之外,確保與AI合作的團(tuán)隊(duì)的多樣性以及讓團(tuán)隊(duì)成員審查彼此的工作也是至關(guān)重要的。這個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程可以顯著減少選擇并確認(rèn)偏差。“


誤區(qū)4:AI只會(huì)取代不需要高級(jí)學(xué)位的重復(fù)性工作

AI使企業(yè)能夠通過(guò)預(yù)測(cè)、分類和集群做出更準(zhǔn)確的決策。這些能力允許基于AI的解決方案取代平凡的任務(wù),但也增加了剩余的復(fù)雜任務(wù)。

一個(gè)例子是在醫(yī)療保健中使用成像AI?;贏I的胸部X射線應(yīng)用可以比放射科醫(yī)師更快地檢測(cè)疾病。在金融和保險(xiǎn)行業(yè),機(jī)器人顧問(wèn)正被用于財(cái)富管理或欺詐檢測(cè)。這些能力并沒(méi)有消除人類參與這些任務(wù),而是讓人類有更多的時(shí)間去處理更不尋常的案件。

隨著人工智能在工作場(chǎng)所的發(fā)展,業(yè)務(wù)和IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)調(diào)整工作檔案和容量規(guī)劃,并為現(xiàn)有員工提供再訓(xùn)練選擇。


誤區(qū)5:并非每個(gè)企業(yè)都需要人工智能戰(zhàn)略

每個(gè)組織都應(yīng)該考慮AI對(duì)其戰(zhàn)略的潛在影響,并研究如何將該技術(shù)應(yīng)用于組織的業(yè)務(wù)問(wèn)題。在許多方面,避免人工智能開(kāi)發(fā)與放棄下一階段的自動(dòng)化是一樣的,最終可能會(huì)使組織處于競(jìng)爭(zhēng)劣勢(shì)。

“即使目前的策略是'no AI',這也應(yīng)該是基于研究和考慮的有意識(shí)決策。并且,與其他所有戰(zhàn)略一樣,應(yīng)根據(jù)組織的需求定期進(jìn)行重新審視和更改。人工智能可能比預(yù)期更快需要,“Linden總結(jié)道。

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文章源于:http://jinyejixie.com/news37/100737.html

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