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对于人工智能的误解，有的人认为机器是大于人类的，其实并不是这样的，谷歌DeepMind 的Alphago战胜韩国棋手李世石的报道被简单地描述成机器战胜人类。这样的表达不是对真实情况的准确描述。更准确的描述是机器加上一群人打败了一个人。并不是机器打败了人类，所以说我们需要消除这种误解，消除这种误解的主要理由是机器和人的技能是互补的。机器在处理结构化计算方面有优势。机器擅长找到特征向量的任务，不太擅长找到其他形式的任务。人类在识别意义和背景上具有得天独厚的优势。人类很容易其他形式的任务，但在找到特征向量方面跟机器相比不具有优势。所以说，正确的框架是要意识到在商业情景下机器和人是互补的。人工智能是人和机器共同工作。而不是只是一个机器。
对于人工智能能够为各企业机构完成哪些任务，IT与业务领导者们时常感到困惑，并深受多个人工智能错误观念的困扰。全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner认为，开发人工智能项目的IT与业务领导者必须分清现实与谬见，以制定其未来战略。Gartner研究副总裁Alexander Linden表示：“随着IT技术不断进入各企业机构，业务与IT领导者必需充分了解人工智能将如何为其公司创造价值及其局限性。只有成为企业机构战略的一部分并得到正确使用，人工智能技术才能实现价值。”
Gartner揭穿了关于人工智能的五个常见谬见与误解。
谬见一：人工智能运行方式与人类大脑一样
人工智能是一门计算机工程学科。就其现状而言，它由解决问题的各种软件工具组成。虽然某些形式的人工智能可能给人们留下很聪明的印象，但认为当前的人工智能与人类智能相似或相等的想法可能是不现实的。
Linden先生表示：“虽然某些形式的机器学习（ML）——人工智能之一——可能受到了人类大脑启发，但并不能与之媲美。例如，图像识别技术比大部分人类都更加准确，但却无法解决数学问题。当前的人工智能可以很好地处理单项任务，然而如果任务条件发生些许变化，它就会变得无能为力。”
谬见二：智能机器可以自我学习
在开发基于人工智能的机器或系统过程中人类干预必不可少，包括经验丰富的人类数据科学家，他们负责执行各种任务，如：构思问题、准备数据、确定适用的数据集、移除训练数据中的潜在偏见（参见谬见3）以及——最为重要的是——持续更新软件，以便将最新知识与数据集成至下一个学习周期。
谬见三：人工智能可以摆脱偏见
每一项人工智能技术均基于人类专家所提供的数据、规则及其他类型的输入信息。如同人类一样，人工智能天生也存在或多或少的偏见。Linden先生认为：“目前，还无法完全消除人工智能的偏见，但我们会尽可能地减少偏见。除了技术性解决方案（例如，不同的数据集），还必需确保人工智能工作团队的多样性，让团队成员相互审查工作。这种简单流程可显著减少选择与确认方面的偏见。”
谬见四：人工智能仅能替代无需高学历的重复性工作
人工智能能够让各企业通过预测、分类与分组而制定更加准确的决策。由于这些能力，基于人工智能的解决方案可以替代普通任务，同时为其他复杂任务提供支持。
典型的例子要属医疗保健领域里的影像学人工智能。基于人工智能的胸部X光应用程序可以比放射学家更快速地检测出疾病。在金融与保险行业，机器人顾问可用于理财或防欺诈。但是，人工智能的这些能力并未让人类置身事外，而是由人类处理异常情况。随着人工智能在工作场所不断发展，业务主管与IT领导者们应调整工作配置与能力规划，并为现有员工提供再培训。
谬见五：并不是每家公司都需要制定人工智能战略
各个企业机构都应该考虑人工智能对其战略所带来的潜在影响，并研究如何将该技术应用到企业机构的业务问题之中。在许多方面，逃避人工智能等同于放弃下一阶段的自动化，而这最终会令企业机构失去竞争优势。
Linden先生总结道：“即使当前的战略是‘不使用人工智能’，这也应当是基于研究与考量的清醒决定。与其他每一项战略一样，对这一决定也应定期重新考虑，并根据企业机构需求做出相应调整。人工智能需求可能会不期而至。”
来源： 网
作者：GartnerInc
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