1. 首页
  2. 技术文章

人工智能和大数据的7个常见误区

数据是人工智能的巨大驱动力,它们共同促进创新和商业成功。这些技术创建了自动学习算法,使他们能够实时地对各种事件做出反应和响应。在当今的工业环境中,由大数据系统驱动的人工智能(AI)正在改变我们所知道的业务。
我们正朝着越来越自动化的决策方向发展,为寻求高效利用人工智能的组织创造强大的竞争优势。然而,鉴于“几乎一半的公司都希望人工智能能够改变游戏规则”(IBM,2019年),所以我们 必须清楚地了解这两种技术的功能范围,并消除围绕这两种技术的神话。

人工智能和大数据的7个常见误区

人工智能和大数据的7个常见误区

1、大数据和IA将取代人类所做的工作,并将他们从他们的位置上解雇。


技术并不是要取代人的能力,而是为了发展而补充人的能力。同样,人工智能将无法取代人类的工作,而是改造现有的工作,创造新的工作。人工智能将通过提取和分析数据来辅助实时决策,从而提高人们完成工作的方式。


人类将能够专注于真正的创新、批判性思维和复杂的推理,人类的智力和工作成果将一路飙升。当公司寻求在他们的组织中利用人工智能时,人类雇员和他们在数据领域的培训之间会出现技能差距。


2、我们掌握的数据越多,人工智能的工作就越好。


更大的数据不一定有助于发现更有价值和更深入的知识。需要注重数据质量、相关性和多样性,而不仅仅是规模。
同样的例子,重复一千次的数据并不能提高人工智能等预测模型的准确性。从这一推理中产生了“深层数据”一词,这是一种更复杂的数据收集类型,侧重于质量和处理的方便性,排除不可用或冗余的信息。


3、人工智能和大数据只有拥有大量资源的大型组织才能访问。


大量中小型企业(SME)领导人对数据科学有错误的看法,认为它只适合大型组织。
这是因为错误地认为数据科学需要一个复杂的基础设施来处理数据并从中获得最大的价值。现代、前瞻性的工具和技术比以往任何时候都更易于使用、功能更强大、价格更实惠。

人工智能和大数据的7个常见误区


4、数据可以让人工智能比人类更聪明。


人工智能可以像我们编程一样智能,它可以胜任目标。但是没有人类,就没有人工智能。人工智能技术既不能自我启动,也不能自我激励,也不能提出其他问题。
它也不能从自身得出结论。没有人类的意识和理解,人工智能就不可能有用或真正具有创造性。这就解释了为什么高科技公司如果没有实现一种授权文化,他们的数据项目就不会成功。


5、数据和人工智能技术非常复杂,很难采用。


目前实施基于云的系统的现有选择范围使得这一点对于任何组织来说都极为简单和经济有效。合理的投资和培训您的一些员工以充分利用数据就足以实施强健的数据反馈结构与许多人认为的相反,困难在于心态的必要转变,从以专家为基础的心态转变为更具活力、更注重学习的心态,而不是固定的心态。

人工智能和大数据的7个常见误区


6、数据科学将被人工智能所取代。


在没有完整数据平台的情况下实现人工智能几乎是不可能的。组织必须有一个可以扩展的数据库平台,它是混合的,并且有能力使用所有类型和数量的数据。我们可以说,大数据系统是人工智能的燃料。
人工智能依靠并使用数据,从中学习并开发出复杂的分析解决方案,从而能够实时发现甚至预测问题的答案。真正的挑战是建立一个先进技术充分融合的有凝聚力的生态系统。


7、要成为一名数据科学家,必须是编程和统计方面的专家。


数据科学是处理数字以获得有意义的信息,并利用统计学来更好地理解结果。你需要逻辑思维,良好的分析数据和战略技能,但你不需要这些领域的博士学位
基于大数据的预测是根据你所知道的过去发生的事情,或者如果是实时数据的话,甚至是现在发生的事情,来推断未来最有可能发生的事情。了解业务领域并知道如何正确应用这些工具是解决问题和获得竞争优势的关键。

人工智能和大数据的7个常见误区

大数据与人工智能的价值


机器学习并不是本质上有价值的;它的价值与你的数据的潜力以及以一种使其有价值和有意义的方式提取数据的能力一样大或一样小。


只要使用得当,大数据和人工智能都是这个行业未来的关键。数据必须符合机器学习模型的意图。如果不应用符合数据类型的模型,这些技术将成为毫无价值的负担。

版权声明:本文内容由互联网用户贡献,该文观点仅代表作者本人。本站不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现有侵权/违规的内容, 联系QQ1841324605,本站将立刻清除。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

联系我们

服务热线:130-0886-1890

QR code