IT和商业领袖经常对人工智能(AI)可以为他们的组织做些什么感到困惑，并受到几种AI误解的挑战。 Gartner表示，开发人工智能项目的IT和业务负责人必须将现实与神话分开，才能制定未来的战略。

　　误区1：人工智能的工作方式与人脑相同 　　AI是一门计算机工程学科。在目前的状态下，它由旨在解决问题的软件工具组成。虽然某些形式的人工智能可能给人一种聪明的印象，但认为当前的人工智能与人类智能相似或等效是不切实际的。 　　Linden表示，“某些形式的机器学习(ML) - 人工智能 的一种- 可能是受到了人类大脑的启发，但它们并不等同。” 　　“例如，图像识别技术比大多数人更准确，但在解决数学问题时没有用处。今天AI的规则是它很好地解决一项任务，但如果任务的条件只有一点变化，它就会失败。“ 　　误区2：智能机器自学 　　需要人为干预来开发基于AI的机器或系统。参与数据可能来自经验丰富的人类数据科学家，他们正在执行诸如框架问题，准备数据，确定适当的数据集，消除训练数据中的潜在偏差，最重要的是，不断更新软件等任务使新知识和数据能够集成到下一个学习周期中。
　　误区3：人工智能可以没有偏见 　　每种人工智能技术都基于人类专家的数据、规则和其他类型的输入。与人类相似，AI本质上也存在这样或那样的偏见。 　　Linden表示，“今天，没有办法完全消除偏见，但是，我们必须尽量减少偏见。” 　　“除了技术解决方案，例如各种数据集之外，确保与AI合作的团队的多样性以及让团队成员审查彼此的工作也是至关重要的。这个简单的过程可以显著减少选择并确认偏差。“ 　　误区4：AI只会取代不需要高级学位的重复性工作

应用可以比放射科医师更快地检测疾病。在金融和保险行业，免责声明：本网站部 分文章和信息来源于互联网，本网转载出于传递更多信息和学习之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请立即联系管理 员，我们会予以更改或删除相关文章，保证您的权利。对使用本网站信息和服务所引起的后果，本网站不作任何承诺。