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人工智能什么误区你可能会相信

2020年04月05日 21:36 次阅读

如果人们认为云计算将导致数据中心消亡,而人工智能项目注定要失败,那么需要再考虑。

在技术界,有两个主要的缺点:人们过于渴望迎接未来,具有讽刺意味的是,如果发展速度不如人们预期的那么快,就无视它。举个例子,今天有两个持续存在的误区:第一,云支出正在使数据中心支出大打折扣;第二,人工智能过度炒作在很大程度上使企业购买者失败。

以下对此进行一下整理。

人工智能什么误区你可能会相信

误区1:企业的数据中心注定要消亡

Gartner公司开创了第一个误区,分析师Dave Cappuccio认为,到2025年将有80%的企业关闭其数据中心(而2018年则为10%)。但是Cappuccio给出了他的思考的一些扎实的理由:“随着互连服务、云计算提供商、物联网(IoT)、边缘服务和SaaS产品的不断增加,留在传统数据中心拓扑结构中的原理将有优势有限。”

业务需要灵活性,但IT需要控制。答案?按企业的条件使用IT。

原因是数据引力。尽管这种引力作用了一段时间(如果数据存在于数据中心中,但是将其推送到云中进行处理变得效率低下),但现在产生了相反的效果:越来越多的数据诞生于云中,并且将会在那里存储、处理和分析。

但是数据中心并没有消亡。

这是David Linthicum做的结论。Linthicum在Synergy Research Group对数据中心支出的分析中感到很高兴,他指出:“在云计算增长的同时,数据中心支出并未下降。尽管有预测说云计算将迅速取代数据中心,但这还是可以做到的。大多数人认为,在云计算上花费1美元,将是在传统数据中心上花费的1美元。事实并非如此。”

当然,企业的野心与现实可能会大相径庭。

或者,就像Tyler Treat表示的那样,“我见过其中一些企业。换句话说,企业可能仍在为数据中心而苦苦挣扎,并且他们准备移动的准备不足。”

但是,无论出于何种原因,仍然有这样的情况,就像云计算一样炙手可热,大约97%的IT支出仍然保留在本地。这并不是要贬低云计算。这只是根据企业在迁移中的实际情况而定的水平。

误区二:人工智能使企业失败

Gartner公司分析师Nick Heudecker曾经建议大约85%的大数据项目失败。两年后,IDC公司专注于与大数据相关的人工智能项目,并将失败率定为50%(针对四分之一的受访者)。

从这样的调查数据中诞生了无数头条,这些头条基本上都在指出:“大多数人工智能项目都失败了。”这样的头条暗示着对人工智能背后的技术不成熟的指责。虽然毫无疑问,人工智能将继续发展,但基本真理却有所不同。

一方面,正如分析师Lawrence Hecht表示,有时候,高管们在人工智能方面做大做强的雄心超出了企业的交付能力:“如果没有基础技术的需求,这些项目注定会失败。是的,我知道需要管理人员来引导每个人进行变更,但有时似乎只是为了变更。”问题不是因为“人工智能失败”,而是因为人们没有适当地为自己准备什么期望人工智能如何做。

毕竟,正如Vicki Boykis所言,进入这个行业的数据科学家们准备不足,但被过度炒作,他们已经准备好了去寻找成功之路。不幸的是,他们可能试图用错误的技术来解决错误的问题,她指出:“现实情况是,‘数据科学’从来没有像现在这样重视机器学习,而是重视数据的清理、成型和移动。”

换句话说,人工智能可能比想像的更基本。它还可能由于与该技术无关的原因而失败。也许,也许这根本不是失败。至少没有其他IT项目如此。

根据Thomas Dinsmore的说法,“与其他任何IT项目相比,人工智能项目失败的可能性不会或多或少。”他继续详细解释:

项目很少会失败,因为技术无法实现预期的目标。项目失败是因为买方希望技术无法交付的东西,或者组织在实施方面大失所望。人工智能项目与企业资源计划(ERP)项目或任何其他IT项目相同。它们根据组织的项目管理流程而成功或失败。

总而言之,过早地采用人工智能可能会很有趣,就像人们在数据中心消亡之前就试图将其埋葬一样。在每种情况下,从们都表现出一种可以理解的渴望,也希望尽快到达未来,然后在未来需要时间的时候不耐烦。在云计算和人工智能中,就像在许多其他事情中一样,真相比任何标题都能描绘的要微妙得多。

责任编辑:ct

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