这5个人工智能误区经常挂在嘴边！

　　每种人工智能技术都基于人类专家的数据、规则和其他类型的输入。与人类相似，机器人示教器维修，AI本质上也存在这样或那样的偏见。

　　一个例子是在医疗保健中使用成像AI。基于AI的胸部X射线应用可以比放射科医师更快地检测疾病。在金融和保险行业，机器人顾问正被用于财富管理或欺诈检测。这些能力并没有消除人类参与这些任务，机器人示教器维修，而是让人类有更多的时间去处理更不寻常的案件。

　　每个组织都应该考虑AI对其战略的潜在影响，并研究如何将该技术应用于组织的业务问题。在许多方面，避免人工智能开发与放弃下一阶段的自动化是一样的，最终可能会使组织处于竞争劣势。

　　需要人为干预来开发基于AI的机器或系统。参与数据可能来自经验丰富的人类数据科学家，他们正在执行诸如框架问题，准备数据，确定适当的数据集，消除训练数据中的潜在偏差，最重要的是，不断更新软件等任务使新知识和数据能够集成到下一个学习周期中。

　　Linden表示，“某些形式的机器学习(ML) - 人工智能 的一种- 可能是受到了人类大脑的启发，但它们并不等同。”

　　随着人工智能在工作场所的发展，业务和IT领导者应调整工作档案和容量规划，并为现有员工提供再训练选择。

　　IT和商业领袖经常对人工智能(AI)可以为他们的组织做些什么感到困惑，并受到几种AI误解的挑战。 Gartner表示，开发人工智能项目的IT和业务负责人必须将现实与神话分开，才能制定未来的战略。