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人工智能和大数据是技术界最热门和讨论最多的两个主题。尽管如此，围绕大数据和人工智能仍然存在许多误解。这两个话题也有很多炒作，有时可能会导致更多误解。在本文中，您将了解企业对大数据和人工智能的七个常见误解。
1.人工智能并不总是依赖大数据
当您必须训练人工智能并提供AI应用程序时，您可能需要大数据。当您的AI必须提出问题的答案或分析庞大的数据集以识别模式时，您可能需要大量数据。但是这并不意味着您一直都需要大数据。假设您要训练聊天机器人-为此，您可以使用少量数据。它通常取决于AI试图解决的问题的复杂性。问题越复杂，AI需要的数据就越多。
2.您不需要大数据的AI应用程序
人工智能可以通过自动化和简化分析过程来增强分析能力，但这并不意味着必须从大型数据集中提取有意义的见解。企业可以利用数据仓库，商业智能和分析功能来可视化见解和数据，甚至无需使用AI。当要从庞大的数据集中识别模式时，不可否认机器学习具有承担繁重工作的能力。这是其出色的功能之一，但是您并不总是需要AI应用程序来充分利用大数据。
3.高级分析和人工智能之间存在关键差异
大多数人无法区分高级分析和人工智能。会混用两者的术语，更有甚者甚至认为他们是一个东西。尽管人工智能和高级分析之间有着密切的联系，但也存在一些关键差异使它们与众不同。
人工智能可以通过自动学习来增强其分析能力。相反，高级分析缺乏此功能，并且需要人工来设置其边界。AI不会，即使您有一些假设，也可以使用AI来测试您的假设，但是对于高级分析则无法做到这一点。
4.大数据可能会歪曲AI模型
大数据是人工智能和机器学习的核心。实际上，您向机器学习模型提供的数据越多，它们将变得越好。但是，就像其他所有内容一样，大数据也有其缺点。它将偏见引入机器学习模型和人工智能中，尤其是在您无法控制时。
在数据方面，请确保您专注于质量而不是数量。这意味着您不应该将大量低质量的数据馈送到算法中，并期望其产生更好的结果。即使数据量很小，也应向其提供高质量的数据。在数据湖中积累大量数据并不能保证您通过人工智能和机器学习获得成功。
5.集成人工智能和大数据甚至不知道
如前所述，围绕人工智能有很多炒作。这种炒作的直接后果之一是，它迫使软件开发人员和提供者在其软件中添加以AI为中心的功能。这就是为什么您看到具有AI功能的软件的原因。实际上，您可能在公司中使用了其中的一些，但您可能没有注意到它。这些基于AI的解决方案的最好之处在于它们可以满足您组织的特定需求并加速AI的采用。这可以大大增强用户体验。您不必成为AI向导即可充分利用这些工具。
6.人类对于大数据和AI合并至关重要
阻止企业采用人工智能的最大障碍之一是缺乏信任和透明度。大多数企业要么完全放弃这个主意，要么尝试抛弃人力资源混合。根据高级产品总监Jean Michel Franco的说法：“您需要通过数据治理将人员带入循环，以控制数据（数据质量，代表性，数据隐私）和算法（使用可解释的AI能够理解算法的内容）。 ”
7.并非所有数据都有用
企业需要确保他们收集或用来训练人工智能的数据具有高质量。韦恩·巴特菲尔德（Wayne Butterfield），认知自动化和创新总监 ISG， 说过：“与AI结合使用时，在拥有数据和拥有正确的数据以提供见解之间有一条很好的界限，AI并不是解决所有问题的灵丹妙药（至少现在还不是），并且它不可能一无所有。企业领导者需要意识到这一点。”
听了以上7条误解之后，您的企业对大数据和人工智还有什么其他的误解吗？请在评价部分留下您的意见。
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