大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下克服人工智能短板建议的问题，以及和人工智能的短板的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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目前，使用人工智能技术时，还有哪些障碍？
据麦肯锡全球研究院在最近的研究报告中指出，行业中的领导企业往往更青睐于对人工智能技术的投资和应用（如下图）。
因此，要提升企业在未来的竞争力，就必须要有能力掌握更为充分的信息以应对人工智能难题。换句话来说，我们不仅需要理解AI在促进创新、洞察力以及决策、推动营收增长乃至改进效率水平等层面的现实意义，同时也有必要深入了解人工智能还无法实现价值的领域。
下面我们列举了人工智能技术及其应用目前存在的五大局限，以及与之对应的解决方案：
-1-需要大量的数据标记
大多数现有的AI模型都是通过“监督学习”训练而成的。这意味着人类必须对样本数据进行标记与分类，但这一过程很可能存在一些难以察觉的错误。强化学习与生成式对抗网络（GAN）是解决这一问题的两个重要手段。
强化学习。强化学习是一种无监督学习的方法，它允许算法通过反复试验完成学习任务。有点像是“胡萝卜加大棒”的简单训练方式：即对于算法在执行任务时所做出的每一次尝试，如果其行为获得成功，则给予“报酬”（例如更高的分数）;如果不成功，则给予“惩罚”。经过不断重复，使得学习环境能够准确反映现实情况，从而提升模型的效能。目前这一方法已经广泛应用于游戏领域，AlphaGo就是一个典型例子。此外，强化学习还拥有在商业领域应用的巨大潜力，比如，通过构建一套人工智能驱动型交易组合，从而在盈利与亏损之间学习发现正确的交易规律;比如，打造产品推荐引擎，以积分方式为销售活动提供决策建议;甚至以按时交付或减少燃油消耗作为报酬指标，开发运输路线选择的软件等等。
生成式对抗网络。生成式对抗网络是一种半监督学习的方法，通过两套相互对抗的神经网络，不断完善各自对同一概念的理解。以识别鸟类图像为例，一套网络负责正确分辨鸟类图像，而另一套网络则负责生成与鸟类非常相似的其它图像对前者进行迷惑。当两套网络的表现最终趋于稳定时，其各自对鸟类图像也拥有了更为准确的认知。生成式对抗网络能够在一定程度上降低对数据集数量的要求。举例来说，通过训练算法从医学图像当中识别不同类型的肿瘤时，以往科学家们往往需要从人类标记的数百万张包含特定肿瘤类型或阶段的图像当中提取信息并创建数据集。但经过训练的生成式对抗网络就可以通过绘制逼真的肿瘤图像，从而训练肿瘤检测算法，在此基础上将小型人类标记数据集与生成对抗网络的输出结果相结合，快速完成学习。
-2-需要海量的数据集
目前，机器学习技术要求训练数据集不仅包含人工注释信息，同时在体量上也需要够大、够全面。而深度学习也要求模型能够对成千上万条的数据记录进行学习，才能获得相对理想的分类能力;甚至在某些情况下，其需要学习的数据要达到数百万条才能实现与人类相近的判断准确率。举例来说，如果希望让自动驾驶车辆学会如何在多种天气条件下行驶，就需要在数据集当中输入可能遇到的各类不同环境条件。然而，在现实应用中大量数据集往往很难获取。
对此，一次性学习（One-shotlearning）是一种能够减少对大型数据集需求的技术，只需要利用少量现实的演示或示例（在某些情况下甚至只需要单一示例）就可以完成学习，快速掌握新技能。如此一来，人工智能的决策行为将更接近于人类，即只需要单一的样本就可以精确识别出同一类别的其它多种实例。具体而言，数据科学家们首先会在变化的虚拟环境中预先训练出一套模型，使其能够利用自身的知识顺利找到正确的解决方案。一次性学习通常被认为是计算机视觉中的对象分类问题，旨在从一个或仅少数几个训练图像中学习关于对象类别的信息，并且已经成功应用到包括计算机视觉和药物研发在内的具有高维数据的领域。
-3-“黑匣子”问题
可解释性对于人工智能系统绝不是什么新问题。随着深度学习的逐步普及，其应用范围将不断扩大。但这也意味着，更为多样化以及更前沿的应用往往存在着更严重的不透明问题。规模更大、复杂度更高的模型使得人们很难解释计算机作出某项决策的原因。然而，随着人工智能应用范围的扩大，监管机构将对人工智能模型的可解释性作出严格规定。对此，目前有两种新的方法用以提高模型的透明度，分别为与模型无关的解释技术（LocalInterpretableModel-AgnosticExplanations，简称LIME）与关注技术（attentiontechniques）（如下图）。
LIME方法是在一套经过训练的模型当中，确定其作出某个决策过程中更多依赖的那部分输入数据，并利用可解释代理模型对此进行预测。这种方法通过对特定的数据区段进行分析，并观察预测结果的变化，从而对模型进行微调，最终形成更为精确的解释。关注技术（attentiontechniques）则是对模型认为最重要的输入数据进行可视化处理，并分析这部分数据与所作出决策之间的关系。
除此之外，还有另一种方法——广义相加模型（简称GAM）（简称GAM）。线性模型简单、直观、便于理解，但是，在现实生活中，变量的作用通常不是线性的，线性假设很可能不能满足实际需求，甚至直接违背实际情况。广义加性模型是一种自由灵活的统计模型，它可以用来探测到非线性回归的影响。通过对单特征模型的利用，它能够限制不同变量的相互作用，从而确保每项特征的输出更容易被加以解释。通过这些方法，我们正在慢慢揭开人工智能决策的“神秘面纱”，这一点对于增强人工智能的采用范围具有极为重要的现实意义。
-4-学习模型的“通用性”
与人类的学习方式不同，人工智能模型很难将其学习到的经验举一反三。因此，即使在相似度很高的案例中，企业也必须多次投入资源来训练新的模型，而这就意味着新的成本。解决这个问题其中的一种的有效方式是迁移学习。即把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。在人工智能领域，就是通过训练人工智能模型完成某项任务，并将其迅速迁移至另一项类似但有所不同的任务环境中来实现“举一反三”。随着迁移学习的逐步成熟，其将能够帮助企业更快构建起新型的应用程序，并为现有的应用程序提供更多功能。举例来说，在创建虚拟助理时，迁移学习能够将用户在某一领域（例如音乐）的偏好推广到其它领域（例如书籍）。再比如，迁移学习还能帮助石油天然气生产商，扩大AI算法训练规模，从而对管道及钻井平台等设备进行预测性维护。另一种方法，是利用能够在多个问题当中应用的广义性架构。譬如DeepMind在AlphaZero当中就设计了一套对应三种不同游戏的架构模型。
-5-数据与算法中的“偏见”
如果输入的数据掺杂了人的偏好或者某些数据被忽略、某些数据被偏重，那么就有可能使得算法结果存在“偏见”。在具体的应用中，有可能造成错误的招聘决策、不当的科学或医疗预测、不合理的金融模式或刑事司法决策，甚至在法律层面引发滥用问题。但是，在大多数情况下，这些“偏见”往往难以被察觉。目前，业界正在进行多项研究工作，从而建立最佳实践以解决学术、非营利与私营部门所面临的这一实际问题。企业应该如何击中“移动中的标靶”要解决上面提到的这些局限性难题，我们还有很长的路要走。然而，事实上，人工智能面临的最大局限可能在于我们的想象力。
下面，麦肯锡为希望利用人工智能技术实现飞跃的企业领导者提出了一些建议：
做好功课，紧盯目标，并随时跟进。虽然大多数高管并不需要了解卷积神经网络与递归神经网络之间的区别，但也要对目前它们所能实现的功能有大致了解，在掌握其短期发展的可能性的同时着眼未来。了解数据科学与机器学习专家提出的专业知识，同时与AI先行者们进行交流，补齐自己的短板。
采用精准的数据策略。人工智能算法需要人为的帮助与引导，为此，企业可以提前制定全面的数据策略。该策略不仅需要关注对来自不同系统的数据进行汇总的技术，同时还应关注数据可用性，以及数据的获取、标记、治理等任务。虽然如上文所说，一些方法可以减少AI算法训练所需要的数据量，但监督式学习仍然是目前的主流。同时，减少对数据的需求并不意味着不需要数据。因此，企业最关键的还是要了解并掌握自己的数据，并考虑如何对其加以利用。
打通数据，横向思考。迁移学习技术目前仍处于起步阶段。因此，如果您需要解决大型仓储体系的预测性维护问题，您是否能够利用相同的解决方案支持消费产品？面对多种销售渠道，适用于其中之一的解决方案是否也能够作用于其它渠道？因此，要让算法能够“举一反三”，还应该鼓励业务部门进行数据共享，这对于未来人工智能的应用将具有非常重要的意义。
主动当一个先行者。当然，只是单纯跟上当前的人工智能技术还不足以保持企业长期的竞争优势。企业领导者需要鼓励自己的数据科学工作人员或合作伙伴与外部专家合作，利用新兴技术来解决应用问题。此外，要随时了解技术的可行性与可用性。目前各类机器学习工具、数据集以及标准应用（包括语音、视觉与情绪检测）类训练模型正得到广泛应用。随时关注相关项目，并对其加以利用，将有效提升企业的先发优势。
这两年来，虽然人工智能技术已经令人们变得兴奋不已，但不得不承认目前它的发展所需要的技术、工具与流程还没有完全成形，研究人员正积极解决各类最为棘手的现实问题，作为企业，现在应该做的就是抓紧时间了解AI前沿所发生的一切，并以此为基础定位组织与学习思路，最终利用甚至推动由此带来的一切可能性。
答案来自科技行者团队Dora老师
害不害怕未来过五年，十年AI人工智能技术抢走自己的工作？
工业革命让大部分的农民失业，转型进入了工厂。信息化革命，让无数的劳动力进入了互联网IT行业。每次革命都会产生生产关系和生产力的变动。AI人工智能革命会替换很多机械式劳动的劳动者，但取代不了人类对艺术创造及对人工智能操控的职业。所以，人工智能只会改变劳动者的劳动方式，不会改变人的劳动地位
学一些不会被人工智能取代的事儿有啥？
未来必将是人机协同合作的社会，分析人工智能未来会取代哪些工作，我觉得应该从人工智能的优势和劣势方面分析，哪些工作会被取代，哪些依然由人类来完成。
程式化、重复性、记忆和练习，人工智能的优势所在人工智能是基于大数据和深度学习的一项技术，在特定的领域，机器凭着庞大数据，不断记忆和自我学习，优化模型，来提升自己，逐渐达到解决人类特定问题的能力，甚至远超于人类。对于银行、保险这类金融行业，早已积累了大量数据，有了前期的铺垫，引入人工智能会相对简单，财务出纳、税务助理、核保人……这类岗位会在未来被取代。
李开复老师的“5秒钟法则”可以帮助我们参考，哪些工作最易被人工智能取代。“5秒钟法则”即在5秒内就能做出决定的工作，未来最易被取代。例如驾驶汽车，我们在驾驶过程中很快就能做出判断（如果超了5秒，那可能就糟了），卡车司机，一般驾驶时间较长，疲劳驾驶可能性也比较大，更容易出现问题，如果被人工智能取代，会大大提升运营效率，减少安全事故发生，这类工作未来会被大量取代。再比如工厂流水线操作工，年复一年做着重复、乏味的单一工作内容，经过人工智能的学习，将会取代这类程式化、重复性的简单工作，让人类工作者去做更有技术含量的事情。
这类工作还有很多，电话销售、司机……人工智能的优势所在，我们就尽量避免从事这样的工作，这些工作在未来人机协作中，就交由人工智能来做，人类去完成更有技术，更有意思、人工智能无法完成的工作。
人之所以为人，人的价值，作为人的意义何在，总结为一个字“爱”。人有意识，有七情六欲，懂得爱人与被爱……这是我们作为人的价值体现，而人工智能，这些却是他的短板。
当谷歌AlphaGo战胜人类棋手柯洁时，它体会不到站在围棋巅峰时的喜悦，他体会不到对手在下棋时的紧张、焦虑，它体会不到输棋的懊恼。当AI医生查看患者放射影像时被确诊患有癌症时，它体会不到患者的痛苦以及家人的情绪，而只有人类才有同理心，才能体会得到病人以及家属的心情，人类医生会选择合适的方式来与病人及家属沟通。而这些，都是人工智能目前无法理解的人类感情。
由此，未来我觉得更是一个“有温度的”社会，人们都生活在一个爱与被爱的社会，而针对人工智能无法理解人类感情，无法正常社交，未来关爱类的职业会受到追捧。护士、护工、社区老人看护这类有温度的工作，他们会根据每天不同情况（包括身体健康状况、心情……等因素）来对待他们，和他们聊天，照顾他们，当然，谁都不想每天对着冷冰冰的机器聊天，因为，人本来就是有温度的动物。
人工智能目前仍处在一个初级阶段，它只能在特定领域解决问题，目前在逻辑推理，创作等富有创造性，思考性较强的工作上暂时不能胜任。艺术家，小说家这种富有创造性的工作也不易被取代。
其实，人工智能的到来，是会大大提升我们的生活质量，让人类有更多的时间去做更有意义的事情。说一千道一万，人之所以为人，爱是贯穿永恒的，围绕着这个方向，我们会发现更多有温度的工作。
人工智能会代替很多劳动岗位，对老百姓来说是幸福还是灾难？你怎么看？
人工智能是人类硏发的高科技成果，作为工具可以帮助人类工作，进而提高了生产效率，解放了劳动力，改善了人民生活。尽管它能够代替部分工作岗位，但对老百姓整体来说，它带来的应该是幸福而不是灾难。就象当前使用的智能手机、智能电视、智能锁具、智能机器人等智能产品一样，极大地方便了我们的生活，是我们身边的＂朋友＂。
文章到此结束，如果本次分享的克服人工智能短板建议和人工智能的短板的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！