注:O'Reilly 的调查见《The State of Machine Learning Adoption in the Enterprise》
http://u6.gg/ewdrm
人工智能的新颖之处在于,人工智能能够重新划清界限:那些我们认为过于复杂、毫无规律的事务,现在可以用人工智能加以利用。正如我们预期的那样,人工智能可以处理比以往技术更复杂、需更多认知的工作。
只有在人工智能的自动化工作有意义的情况下,这一新的现实才能在光天化日之下继续存在。如果这个太过复杂的黑盒子做出了人们无法理解的决策,并改变了结果,那么人们很可能会因此关掉黑盒子。因此,在某种程度上理解决策是非常重要的。
但是,理解或解释决策与理解算法的工作方式是两码事。人们应该能够掌握输入、选择、权重和结果的原则,即使算法将这些原则组合到连我们都无法证明其过程的程度。如果结果和近似输入之间的差距过大,那么对算法的信任很可能会失败,这就是人性。
注:出处参见《The Difference between Decision Making and AI》
http://u6.gg/ewcCq
原文链接:
https://www.infoworld.com/article/3297063/machine-learning/why-there-are-no-shortcuts-to-machine-learning.html?upd=1534978424699
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