人工智能和大數據是技術界最熱門和討論最多的兩個主題。盡管如此，圍繞大數據和人工智能仍然存在許多誤解。這兩個話題也有很多炒作，有時可能會導致更多誤解。在本文中，您將了解企業對大數據和人工智能的七個常見誤解。

1.人工智能并不總是依賴大數據

當您必須訓練人工智能并提供AI應用程序時，您可能需要大數據。當您的AI必須提出問題的答案或分析龐大的數據集以識別模式時，您可能需要大量數據。但是這并不意味著您一直都需要大數據。假設您要訓練聊天機器人-為此，您可以使用少量數據。它通常取決于AI試圖解決的問題的復雜性。問題越復雜，AI需要的數據就越多。

2.您不需要大數據的AI應用程序

人工智能可以通過自動化和簡化分析過程來增強分析能力，但這并不意味著必須從大型數據集中提取有意義的見解。企業可以利用數據倉庫，商業智能和分析功能來可視化見解和數據，甚至無需使用AI。當要從龐大的數據集中識別模式時，不可否認機器學習具有承擔繁重工作的能力。這是其出色的功能之一，但是您并不總是需要AI應用程序來充分利用大數據。

3.高級分析和人工智能之間存在關鍵差異

大多數人無法區分高級分析和人工智能。會混用兩者的術語，更有甚者甚至認為他們是一個東西。盡管人工智能和高級分析之間有著密切的聯系，但也存在一些關鍵差異使它們與眾不同。

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

4.大數據可能會歪曲AI模型

大數據是人工智能和機器學習的核心。實際上，您向機器學習模型提供的數據越多，它們將變得越好。但是，就像其他所有內容一樣，大數據也有其缺點。它將偏見引入機器學習模型和人工智能中，尤其是在您無法控制時。

在數據方面，請確保您專注于質量而不是數量。這意味著您不應該將大量低質量的數據饋送到算法中，并期望其產生更好的結果。即使數據量很小，也應向其提供高質量的數據。在數據湖中積累大量數據并不能保證您通過人工智能和機器學習獲得成功。

5.集成人工智能和大數據甚至不知道

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。這可以大大增強用戶體驗。您不必成為AI向導即可充分利用這些工具。

6.人類對于大數據和AI合并至關重要

阻止企業采用人工智能的最大障礙之一是缺乏信任和透明度。大多數企業要么完全放棄這個主意，要么嘗試拋棄人力資源混合。根據高級產品總監Jean Michel Franco的說法：“您需要通過數據治理將人員帶入循環，以控制數據（數據質量，代表性，數據隱私）和算法（使用可解釋的AI能夠理解算法的內容）。 ”

7.并非所有數據都有用

企業需要確保他們收集或用來訓練人工智能的數據具有高質量。韋恩·巴特菲爾德（Wayne Butterfield），認知自動化和創新總監 ISG， 說過：“與AI結合使用時，在擁有數據和擁有正確的數據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（至少現在還不是），并且它不可能一無所有。企業領導者需要意識到這一點。”

聽了以上7條誤解之后，您的企業對大數據和人工智還有什么其他的誤解嗎？請在評價部分留下您的意見。

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