更多类似的数据科学中连接器角色的兴起 问三阴我怎

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预计这的能力不断增强，因此机器在现实工作环境中能做什么、不能做什么的问题是一个不断变化的目标。也许 年这篇文章的读者会发现它对人工智能的局限性有一个奇怪的错误。然而，目前重要的是不要对人工智能抱有超出其能力的期望。下面描述了一些重要的当前限制。 了解上下文。人工智能尚不了解业务和要执行的任务发生的更广泛背景。我们在多个案例研究中看到了这个问题。例如，它与 数字人寿承保人 工作相关，多数据元素评估承保风险，但不了解特定情况的背景。例如，一种常。


用的处方药可以减少接受化疗的癌症患者和孕吐孕妇的恶心。到目前为止，机器在评估与该处方相关的人寿保险风险时无法区分这两种情况。 我们还看到人工智能系统无法了解人类之间关系的背 电报号码数据 景的情况。 关于作者 是巴布森学院信息技术与管理学校长杰出教授、牛津大学赛德商学院客座教授以及麻省理工学院数字经济项目研究员。



是新加坡管理大学信息系统名誉教授，此前他曾担任该大学计算与信息系统学院的创始院长和负责研究的副教务长。他们的新书《 》由麻省理工学院出版社于 年 月 日出版。 标签： 人工智能 数据策略 人力资源 信息技术战略 机器学习 转载 ：样才能说服自己我属于领导者？ 三音乡 麻省理工学院 连接 年招聘趋势：乐观、在线招聘和人工智能的崛起 麻省理工学院 连接 释放技能型组织的潜力 您必须登录后才能发表评论。 第一次来这里？注册免费帐户：评论文章并访问更多文章。 评论 马诺埃尔 苏萨 年 月 日我的目标。