對于人工智能能夠為各企業(yè)機構(gòu)完成哪些任務(wù)，IT與業(yè)務(wù)領(lǐng)導者們時常感到困惑，并深受多個人工智能錯誤觀念的困擾。全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner認為，開發(fā)人工智能項目的IT與業(yè)務(wù)領(lǐng)導者必須分清現(xiàn)實與謬見，以制定其未來戰(zhàn)略。Gartner研究副總裁Alexander Linden表示：“隨著IT技術(shù)不斷進入各企業(yè)機構(gòu)，業(yè)務(wù)與IT領(lǐng)導者必需充分了解人工智能將如何為其公司創(chuàng)造價值及其局限性。只有成為企業(yè)機構(gòu)戰(zhàn)略的一部分并得到正確使用，人工智能技術(shù)才能實現(xiàn)價值。”

Gartner揭穿了關(guān)于人工智能的五個常見謬見與誤解。

謬見一：人工智能運行方式與人類大腦一樣

人工智能是一門計算機工程學科。就其現(xiàn)狀而言，它由解決問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智能相似或相等的想法可能是不現(xiàn)實的。

Linden先生表示：“雖然某些形式的機器學習（ML）——人工智能之一——可能受到了人類大腦啟發(fā)，但并不能與之媲美。例如，圖像識別技術(shù)比大部分人類都更加準確，但卻無法解決數(shù)學問題。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，它就會變得無能為力。”

謬見二：智能機器可以自我學習

在開發(fā)基于人工智能的機器或系統(tǒng)過程中人類干預(yù)必不可少，包括經(jīng)驗豐富的人類數(shù)據(jù)科學家，他們負責執(zhí)行各種任務(wù)，如：構(gòu)思問題、準備數(shù)據(jù)、確定適用的數(shù)據(jù)集、移除訓練數(shù)據(jù)中的潛在偏見（參見謬見3）以及——最為重要的是——持續(xù)更新軟件，以便將最新知識與數(shù)據(jù)集成至下一個學習周期。

謬見三：人工智能可以擺脫偏見

每一項人工智能技術(shù)均基于人類專家所提供的數(shù)據(jù)、規(guī)則及其他類型的輸入信息。如同人類一樣，人工智能天生也存在或多或少的偏見。Linden先生認為：“目前，還無法完全消除人工智能的偏見，但我們會盡可能地減少偏見。除了技術(shù)性解決方案（例如，不同的數(shù)據(jù)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。這種簡單流程可顯著減少選擇與確認方面的偏見。”

謬見四：人工智能僅能替代無需高學歷的重復(fù)性工作

人工智能能夠讓各企業(yè)通過預(yù)測、分類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)，同時為其他復(fù)雜任務(wù)提供支持。

典型的例子要屬醫(yī)療保健領(lǐng)域里的影像學人工智能?；谌斯ぶ悄艿男夭縓光應(yīng)用程序可以比放射學家更快速地檢測出疾病。在金融與保險行業(yè)，機器人顧問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置身事外，而是由人類處理異常情況。隨著人工智能在工作場所不斷發(fā)展，業(yè)務(wù)主管與IT領(lǐng)導者們應(yīng)調(diào)整工作配置與能力規(guī)劃，并為現(xiàn)有員工提供再培訓。

謬見五：并不是每家公司都需要制定人工智能戰(zhàn)略

各個企業(yè)機構(gòu)都應(yīng)該考慮人工智能對其戰(zhàn)略所帶來的潛在影響，并研究如何將該技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)機構(gòu)的業(yè)務(wù)問題之中。在許多方面，逃避人工智能等同于放棄下一階段的自動化，而這最終會令企業(yè)機構(gòu)失去競爭優(yōu)勢。

Linden先生總結(jié)道：“即使當前的戰(zhàn)略是‘不使用人工智能’，這也應(yīng)當是基于研究與考量的清醒決定。與其他每一項戰(zhàn)略一樣，對這一決定也應(yīng)定期重新考慮，并根據(jù)企業(yè)機構(gòu)需求做出相應(yīng)調(diào)整。人工智能需求可能會不期而至。”