var _hmt = _hmt || []; (function() {   var hm = document.createElement("script");   hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?8c9c5a8618dc4aea3be27b32962e5871";   var s = document.getElementsByTagName("script")[0];    s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();
400 050 6600
数据分析师

手机号

验证码

30天自动登录

揭穿AI的5个行业神话

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-04-28

误解1:AI完全与数据和算法有关
直到上世纪90年代人工智能大肆宣传时,人工智能才是一门科学学科,几乎专门处理数据和算法,然而在过去的几十年中,该领域已经成熟,并且AI已成为自动化决策系统不可或缺的一部分,而这些正是我们作为个人和组织所做的工作的核心,因此人工智能的大部分研究,开发和实施都包含人员和流程,我记得与一家大型能源供应商进行过业务交流,我们在那儿谈论的是自动系统和数据驱动方法,这些系统和数据驱动方法由客户数据和智能电表驱动,可以改善客户体验,开会一小时后,这一切看起来都很有希望,但是我们不应该对AI做些什么吗? 尽管我们提出的所有内容都是由AI实现所固有的,但该术语本身并未使用,因此对于我们正在与之交谈的管理代表来说,它还不是很清楚,这说明我们可以出售人工智能,甚至不必提起它,就好像它是一个流行词一样。

误区2:我有很多数据,因此其中必须包含一些有价值的东西
如果您综合了运气和技巧,则可以使用随机填充的冰箱中的食材烹制体面的饭菜,但是真正的问题是您想实现什么?以冰箱为例,如果您需要快速收腹并且没有时间去购物,它有时可能是一个有效的解决方案,但是我不建议您基于这种方法来开一家餐厅,人工智能项目也是如此,甚至可能更多,从数据选择到实施,任何AI项目都应该从业务挑战而不是数据开始。

误区三:我已经聘请了一位的数据科学家,因此AI将会推动我的业务发展
为了留在餐厅的比喻中,如果您聘请三星级的米其林厨师切胡萝卜和土豆皮,这位厨师会被激励留下来并扩大您的餐厅吗?数据科学家也是如此,AI不仅仅是复杂的算法和数据分析,它还涉及基本的支持性工作,例如协调,清理和准备必要的数据集,为此您应该聘请数据工程师而不是数据科学家,至少同样重要的是,人工智能还涉及多种非技术能力,因此,一个成熟的AI团队不仅包括数据科学家和工程师,还包括具有心理学,社会学,商业,法律和道德背景的专业人员,以及(当然)终用户。

误解四:人工智能是一个黑匣子,所以我永远无法理解和信任它在做什么
仍然有很多AI实现(正在被新创建),其决策背后的内部机制(有意或无意)对于外部人员来说是不可访问的,但是更重要的是,有很多机会可以避免这种情况,在该领域内,我们将其称为“可解释的AI”,不仅可以为您提供决策的实现,而且还可以使您全面了解做出此决策的原因,例如医学AI算法可能会帮助医生进行诊断(例如,检测肿瘤),因为与任何医生或人类相比,它在扫描成千上万条患者记录时效率更高,但是医生应该始终能够理解该算法为何将医学图像上的特定特征识别为肿瘤,这样医生可以根据自己的背景和医疗经验进行终验证,并确认或拒绝建议的诊断。

误解5:由于隐私法规的原因,AI被斩首

许多人声称隐私法规通用数据保护法规阻止了使用AI的可能性,事实上情况正好相反,法规提供了一个框架,该框架描述了如何收集,管理和交换数据。因此,他们确保遵守有关各种观点和利益相关者的意见,而不是禁止这样做,正是由于这些举措,以及诸如和国际两级存在的众多道德委员会之类的其他举措,我对立法在人工智能背景下的作用持相当乐观的态度。我经常将其与汽车行业进行比较,自汽车诞生之初(直到今天),发生了很多事故,但是这并没有阻止我们禁止使用汽车。相反,我们正在不断进行演练和对话,以在促进汽车带给我们的好处(促成看不见的创新和自由的个人机动性)与对自然和社会的负面影响之间找到合适的平衡,对我来说,这也是在AI永无止境的发展中努力争取的理想情况,因为我们想要的一件事就是法规将禁止使用AI。



Prev article

数字化转型新要做的事

Next article

新的存储趋势有望帮助企业处理数据雪崩

数据分析师

报名咨询

数据分析师

报名缴费

数据分析师

客服中心

数据分析师

课程服务

数据分析师

认证服务