企業(yè)使用大數(shù)據(jù)和人工智能，怎能不知道這七大常見誤解！

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人工智能和大數(shù)據(jù)是技術(shù)界最熱門和討論最多的兩個(gè)主題。盡管如此，圍繞大數(shù)據(jù)和人工智能仍然存在許多誤解。這兩個(gè)話題也有很多炒作，有時(shí)可能會導(dǎo)致更多誤解。在本文中，您將了解企業(yè)對大數(shù)據(jù)和人工智能的七個(gè)常見誤解。

1.人工智能并不總是依賴大數(shù)據(jù)

當(dāng)您必須訓(xùn)練人工智能并提供AI應(yīng)用程序時(shí)，您可能需要大數(shù)據(jù)。當(dāng)您的AI必須提出問題的答案或分析龐大的數(shù)據(jù)集以識別模式時(shí)，您可能需要大量數(shù)據(jù)。但是這并不意味著您一直都需要大數(shù)據(jù)。假設(shè)您要訓(xùn)練聊天機(jī)器人-為此，您可以使用少量數(shù)據(jù)。它通常取決于AI試圖解決的問題的復(fù)雜性。問題越復(fù)雜，AI需要的數(shù)據(jù)就越多。

2.您不需要大數(shù)據(jù)的AI應(yīng)用程序

人工智能可以通過自動化和簡化分析過程來增強(qiáng)分析能力，但這并不意味著必須從大型數(shù)據(jù)集中提取有意義的見解。企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)倉庫，商業(yè)智能和分析功能來可視化見解和數(shù)據(jù)，甚至無需使用AI。當(dāng)要從龐大的數(shù)據(jù)集中識別模式時(shí)，不可否認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)具有承擔(dān)繁重工作的能力。這是其出色的功能之一，但是您并不總是需要AI應(yīng)用程序來充分利用大數(shù)據(jù)。

3.高級分析和人工智能之間存在關(guān)鍵差異

大多數(shù)人無法區(qū)分高級分析和人工智能。會混用兩者的術(shù)語，更有甚者甚至認(rèn)為他們是一個(gè)東西。盡管人工智能和高級分析之間有著密切的聯(lián)系，但也存在一些關(guān)鍵差異使它們與眾不同。

人工智能可以通過自動學(xué)習(xí)來增強(qiáng)其分析能力。相反，高級分析缺乏此功能，并且需要人工來設(shè)置其邊界。AI不會，即使您有一些假設(shè)，也可以使用AI來測試您的假設(shè)，但是對于高級分析則無法做到這一點(diǎn)。

4.大數(shù)據(jù)可能會歪曲AI模型

大數(shù)據(jù)是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的核心。實(shí)際上，您向機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供的數(shù)據(jù)越多，它們將變得越好。但是，就像其他所有內(nèi)容一樣，大數(shù)據(jù)也有其缺點(diǎn)。它將偏見引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型和人工智能中，尤其是在您無法控制時(shí)。

在數(shù)據(jù)方面，請確保您專注于質(zhì)量而不是數(shù)量。這意味著您不應(yīng)該將大量低質(zhì)量的數(shù)據(jù)饋送到算法中，并期望其產(chǎn)生更好的結(jié)果。即使數(shù)據(jù)量很小，也應(yīng)向其提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)湖中積累大量數(shù)據(jù)并不能保證您通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)獲得成功。

5.集成人工智能和大數(shù)據(jù)甚至不知道

如前所述，圍繞人工智能有很多炒作。這種炒作的直接后果之一是，它迫使軟件開發(fā)人員和提供者在其軟件中添加以AI為中心的功能。這就是為什么您看到具有AI功能的軟件的原因。實(shí)際上，您可能在公司中使用了其中的一些，但您可能沒有注意到它。這些基于AI的解決方案的最好之處在于它們可以滿足您組織的特定需求并加速AI的采用。這可以大大增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。您不必成為AI向?qū)Ъ纯沙浞掷眠@些工具。

6.人類對于大數(shù)據(jù)和AI合并至關(guān)重要

阻止企業(yè)采用人工智能的最大障礙之一是缺乏信任和透明度。大多數(shù)企業(yè)要么完全放棄這個(gè)主意，要么嘗試拋棄人力資源混合。根據(jù)高級產(chǎn)品總監(jiān)Jean Michel Franco的說法：“您需要通過數(shù)據(jù)治理將人員帶入循環(huán)，以控制數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)質(zhì)量，代表性，數(shù)據(jù)隱私）和算法（使用可解釋的AI能夠理解算法的內(nèi)容）。 ”

7.并非所有數(shù)據(jù)都有用

企業(yè)需要確保他們收集或用來訓(xùn)練人工智能的數(shù)據(jù)具有高質(zhì)量。韋恩·巴特菲爾德（Wayne Butterfield），認(rèn)知自動化和創(chuàng)新總監(jiān) ISG， 說過：“與AI結(jié)合使用時(shí)，在擁有數(shù)據(jù)和擁有正確的數(shù)據(jù)以提供見解之間有一條很好的界限，AI并不是解決所有問題的靈丹妙藥（至少現(xiàn)在還不是），并且它不可能一無所有。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要意識到這一點(diǎn)?！?/span>

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聽了以上7條誤解之后，您的企業(yè)對大數(shù)據(jù)和人工智還有什么其他的誤解嗎？請?jiān)谠u價(jià)部分留下您的意見。

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