Gartner揭穿了關(guān)于人工智能的五個(gè)常見(jiàn)謬見(jiàn)與誤解。
謬見(jiàn)一：人工智能運行方式與人類(lèi)大腦一樣
人工智能是一門(mén)計算機工程學(xué)科。就其現狀而言，它由解決問(wèn)題的各種軟件工具組成。雖然某些形式的人工智能可能給人們留下很聰明的印象，但認為當前的人工智能與人類(lèi)智能相似或相等的想法可能是不現實(shí)的。
Linden先生表示：“雖然某些形式的機器學(xué)習（ML）——人工智能之一——可能受到了人類(lèi)大腦啟發(fā)，但并不能與之媲美。例如，圖像識別技術(shù)比大部分人類(lèi)都更加準確，但卻無(wú)法解決數學(xué)問(wèn)題。當前的人工智能可以很好地處理單項任務(wù)，然而如果任務(wù)條件發(fā)生些許變化，它就會(huì )變得無(wú)能為力。”
謬見(jiàn)二：智能機器可以自我學(xué)習
在開(kāi)發(fā)基于人工智能的機器或系統過(guò)程中人類(lèi)干預必不可少，包括經(jīng)驗豐富的人類(lèi)數據科學(xué)家，他們負責執行各種任務(wù)，如：構思問(wèn)題、準備數據、確定適用的數據集、移除訓練數據中的潛在偏見(jiàn)（參見(jiàn)謬見(jiàn)3）以及——最為重要的是——持續更新軟件，以便將最新知識與數據集成至下一個(gè)學(xué)習周期。
謬見(jiàn)三：人工智能可以擺脫偏見(jiàn)
每一項人工智能技術(shù)均基于人類(lèi)專(zhuān)家所提供的數據、規則及其他類(lèi)型的輸入信息。如同人類(lèi)一樣，人工智能天生也存在或多或少的偏見(jiàn)。Linden先生認為：“目前，還無(wú)法完全消除人工智能的偏見(jiàn)，但我們會(huì )盡可能地減少偏見(jiàn)。除了技術(shù)性解決方案（例如，不同的數據集），還必需確保人工智能工作團隊的多樣性，讓團隊成員相互審查工作。這種簡(jiǎn)單流程可顯著(zhù)減少選擇與確認方面的偏見(jiàn)。”
謬見(jiàn)四：人工智能僅能替代無(wú)需高學(xué)歷的重復性工作
人工智能能夠讓各企業(yè)通過(guò)預測、分類(lèi)與分組而制定更加準確的決策。由于這些能力，基于人工智能的解決方案可以替代普通任務(wù)，同時(shí)為其他復雜任務(wù)提供支持。
典型的例子要屬醫療保健領(lǐng)域里的影像學(xué)人工智能。基于人工智能的胸部X光應用程序可以比放射學(xué)家更快速地檢測出疾病。在金融與保險行業(yè)，機器人顧問(wèn)可用于理財或防欺詐。但是，人工智能的這些能力并未讓人類(lèi)置身事外，而是由人類(lèi)處理異常情況。隨著(zhù)人工智能在工作場(chǎng)所不斷發(fā)展，業(yè)務(wù)主管與IT領(lǐng)導者們應調整工作配置與能力規劃，并為現有員工提供再培訓。
謬見(jiàn)五：并不是每家公司都需要制定人工智能戰略
各個(gè)企業(yè)機構都應該考慮人工智能對其戰略所帶來(lái)的潛在影響，并研究如何將該技術(shù)應用到企業(yè)機構的業(yè)務(wù)問(wèn)題之中。在許多方面，逃避人工智能等同于放棄下一階段的自動(dòng)化，而這最終會(huì )令企業(yè)機構失去競爭優(yōu)勢。
Linden先生總結道：“即使當前的戰略是‘不使用人工智能’，這也應當是基于研究與考量的清醒決定。與其他每一項戰略一樣，對這一決定也應定期重新考慮，并根據企業(yè)機構需求做出相應調整。人工智能需求可能會(huì )不期而至。”
