7 افسانه رایج در مورد هوش مصنوعی

در این مطلب به بررسی 7 افسانه رایج در مورد هوش مصنوعی خواهیم پرداخت. داده‌ها، محرک‌های اصلی هوش مصنوعی هستند که در کنار هم نوآوری و موفقیت تجاری را ارتقا می دهند. این فناوری‌ها الگوریتم‌های یادگیری خودکار را ایجاد می­کنند که به آنها امکان می­دهد در هر زمان به انواع رویدادها واکنش نشان داده و به آنها پاسخ دهند. در محیط صنعتی امروز، هوش مصنوعی که توسط سیستم‌های کلان داده اداره می شود، کسب و کارها را همانطور که می شناسیم تغییر می دهد.

در ادامه، 7 افسانه رایج درمورد داده‌های کلان و هوش مصنوعی را با هم میخوانیم

1.داده‌های کلان و IA جایگزین کارهای انجام شده توسط انسانها شده و آنها را از موقعیت خود برکنار خواهند کرد:

منظور از فناوری، جایگزینی توانایی بشر نیست، بلکه مکمل آن برای تعالی است. به همین ترتیب، هوش مصنوعی قادر نخواهد بود مشاغل انسانی را جایگزین کند، بلکه می تواند مشاغل موجود را تغییر داده و مشاغل جدید ایجاد کند. هوش مصنوعی با انجام کارهایی مانند استخراج و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کمک به تصمیم گیری در زمان واقعی، نحوه کار افراد را تغییر می دهد.

2.اطلاعات بیشتر عملکرد بهتر:

دریاچه‌های بزرگتر داده لزوماً به کشف دانش ارزشمندتر و عمیق تر کمک نمی کند. نیاز ما، تمرکز بر کیفیت داده ها، ارتباط و تنوع است، نه صرفا مقدار آنها.

3.هوش مصنوعی و داده‌های کلان، فقط برای شرکت‌های بسیار بزرگ قابل دسترسی خواهد بود:

تعداد زیادی از رهبران مشاغل کوچک و متوسط ​​(SME) دیدی نادرست درباره علم داده دارند و معتقدند که این روش فقط برای سازمان های بزرگ مناسب است. این به خاطر این تصور غلط است که علم داده برای پردازش و به دست آوردن حداکثر ارزش از داده‌های شما به زیرساخت پیچیده ای نیاز دارد.

4.باهوش تر از انسان:

هوش مصنوعی می­تواند به همان اندازه­ای که ما برنامه­ریزی می­کنیم هوشمند باشد و می تواند با اهداف شایسته باشد. اما بدون انسان، هیچ هوش مصنوعی وجود نخواهد داشت. فناوری هوش مصنوعی نه می­تواند خود را روشن کند، نه خود را از بین برده و نه سوالات جایگزین بپرسد.

همچنین قادر به نتیجه­گیری از خود نیست. بدون آگاهی و درک بشر، هوش مصنوعی نمی­تواند مفید یا واقعاً خلاق باشد. این توضیح می­دهد که چرا شرکت‌های فناوری پیشرفته در صورت دستیابی به فرهنگ توانمندسازی در پروژه های داده خود موفق نیستند.

5.پذیرش فناوری‌های داده و هوش مصنوعی به دلیل پیچیدگی بسیار، دشوار است:

طیف وسیعی از گزینه های موجود برای پیاده سازی سیستم های مبتنی بر فضای ابری امروزه این کار را برای هر سازمانی بسیار آسان و مقرون به صرفه می­کند. سرمایه گذاری منطقی و آموزش برخی از کارکنان برای استفاده بیشتر از داده‌ها برای پیاده سازی عملکرد قوی داده ها کافی است.

6.علم داده با هوش مصنوعی جایگزین میشود:

پیاده سازی هوش مصنوعی بدون داشتن یک پلتفرم کامل داده تقریباً غیرممکن است. سازمان ها باید پایگاه داده­ای داشته باشند که بتواند طبقه­بندی شود، ماهیت ترکیبی داشته باشد و ظرفیت مصرف انواع و حجم داده‌ها را داشته ‌باشد. می توان گفت سیستم های کلان داده، سوخت هوش مصنوعی هستند.

7.برای داشتن تخصص داده‌ها، باید متخصص برنامه نویسی و آمار باشید:

علم داده در مورد پردازش اعداد برای به دست آوردن اطلاعات معنی­دار و استفاده از آمار برای درک بهتر نتایج است. شما به یک ذهن منطقی، داده های تحلیلی خوب و مهارت­های استراتژیک نیاز دارید اما نیازی به داشتن دکترا در این زمینه ها ندارید.