能用BI解决的问题，就别去蹭“人工智能”的热度了

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人工智能不仅限于机器学习

Gartner专注于分析和数据科学的研究副总裁Jim Hare解释道，如果一项技术被标为人工智能技术，供应商就得提供信息，清楚地表明人工智能如何用作一种差异化优势，它解决了其他技术无法解决的什么问题。

（Jim Hare，图片来源于网络）

Hare说：“鉴于现状，你要假设这不是人工智能，供应商必须证明确实是人工智能。这就像大数据时代，所有供应商都称自己拥有大数据技术，但实际上只是借用这种技术的热度而已。”

他说：“我看到的是，任何通常被称为机器学习的东西现在都被标为人工智能，实际上它明明是弱人工智能，它只解决某个特定的问题。”

Hare表示说，IT买家要询问供应商如何定义人工智能，并向对方了解底层方面的信息，从而让供应商对自己的说法负责。客户要知道什么让这款产品比市面上已有的产品更胜一筹，要有来自客户案例方面的支持。此外，黑尔竭力劝IT买家要求使用自己的数据来演示人工智能产品，以便看看产品解决面临的业务问题的实际效果。

Hare表示，除此之外，供应商必须向客户告知它在产品中使用或计划使用的人工智能技术，以及跟上迅速变化的人工智能市场的策略。

Gartner强调的第二个问题是，机器学习可以解决公司需要解决的许多问题。较复杂类型的人工智能（比如深度学习）方面炒作得太厉害了，结果许多公司忽视了更简单的方法。

Hare说：“许多公司对我说‘我需要一个人工智能战略’，听到他们的业务问题后，我说‘不，你不需要人工智能战略。’”

“其实，你要找的是解决所面临的问题的方案；如果机器学习能解决问题，那很好。如果你是因某个问题对经典的机器学习来说太具有挑战性而需要深度学习，又需要神经网络，那么人工智能才是你要找的。”

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