차례:
인공 지능은 엔터프라이즈 부문에서 많은 주목을 받아 왔으며 점점 더 복잡한 데이터 에코 시스템에 대한 모든 답변을 제공 할 것이라고 생각하는 많은 IT 리더가 면제 될 수 있습니다. 그러나 기존 기술을 의미있게 개선 할 수있는 잠재력이 있지만, 그 효과를 둘러싼 기대치 중 일부가 과장되었다고 말하는 것도 공정하다.
실제로 AI가 무엇인지, 실제로 어떻게 작동하며 실제로 무엇을 할 수 있는지에 대한 이해는 상대적으로 거의 없습니다. 그리고 이것은 기업에서의 역할을 둘러싼 광범위한 오해와 기존 인프라 및 인프라를 운영하는 인간과 관련되는 방식으로 이어지고 있습니다.
과대 광고의 AI
Gartner의 최신 Hype Cycle에 따르면 딥 러닝, 머신 러닝 및 코 그너 티브 컴퓨팅과 같은 주요 AI 하위 세트는 피크 팽창 기대 곡선의 맨 위에 있습니다. 이것은 지난 30 년 동안 거의 모든 파괴적인 기술을위한 과정과 동등한 수준이지만, 제어 된 실험실 테스트에서 주로 도출 된 기업에서 AI의 예상되는 영향이 현실에 직결 될 것이라는 사실을 지적합니다. 생산 환경의. (Ada Lovelace에서 Deep Learning까지 컴퓨팅 혁신의 역사를 확인하십시오.)
