科幻電影和科幻電視劇裡， 總有壞的機器人：戈特、羅比、巨人、HAL 9000、艾什、馬克西米利、賽昂、終結者、IG-88、霸天虎、主教、奧創……
這些故事告誡我們， 未來智慧型機器已經違背了他們的創造者， 他們已經形成了自己的想法。 好萊塢給了我們很多擔心人工智慧的理由。 不好的AI通常意味著對人類非常不好的事情。
但這是科幻小說， 人工智慧實際上是電腦科學的一部分。 這兩者經常混淆是可以理解的。 事實上， 我們瞭解小說中的機器人和瘋狂機器比瞭解現實生活中的AI還要多。 今天， 我們繼續看到人工智慧日益增長的重要性，
雖然人工智慧有很多定義， 但大多數人會認同這一定義：人工智慧是電腦系統的理論和發展， 執行通常需要人類智慧才能完成的任務。 人工智慧使機器能處理資訊並從資料中學習。
最後的定義在現代語境中具有很多相關性。
這讓我想到了， 也許所有這些關於人工智慧的科幻小說的解釋都是基於某種東西。 如果HAL 9000（出自電影《2001太空漫遊》）或其他機器人做了壞事是不好資料導致的呢？不良資料登錄對演算法的影響太多。 這確實可以解釋很多事情。
這也意味著人工智慧的未來及其是否能造福人類直接與資料的品質相關。 我知道談論資料衛生並不是世界上最令人興奮的話題， 這就是為什麼我稱其為“資料健康”。
資料健康對你和你的組織都有好處。 健康的資料可以防止不好的AI產生。 在資料健康中， 有三個關鍵因素：資料品質、資料完整性、資料設計。 注意這三個因素的正確比例， 是更好地利用資料的必要基礎。
資料品質關乎資料的準確性和正確性。 在非營利部門， 位址品質， 資料錄入品質， 死亡抑制以及其他資料的持續清理是非常重要的。 如果你從不好的資料入手，
資料品質和資料完整性問題， 佔據了資料健康問題的90％。 然而， 許多資料之爭與設計有關。 過多的自訂欄位， 使系統無法規範化或有意義。 許多資料醜聞源於過去不當的資料收集和劣質的管理導致的決策。
資料設計問題要花費很多時間和精力才能解決， 但資料品質和完整性問題比較容易， 可以立即著手。 資料健康越早被優先考慮， 被重視和支援， 組織獲益的機會就越大。 更不用說它在今天和未來使用的AI中， 所起的關鍵作用。
作者：Steve MacLaughlin
智能觀 編譯
—完—
親愛的朋友：
現在尚處於AI初級階段， 資料標注在如火如荼地進行。
不知道你怎麼看霍金和瑪律克斯的AI威脅論？觀點的提出，
我想， 文中的建議， 值得我們深思。
祝安！
智慧觀 一米
2018-1-9 於北京中關村
想知道AI加教育領域有哪些最新研究成果？
想要AI領域更多的乾貨？
想瞭解更多專家的“智慧觀”？
請在對話介面點擊“找找看”， 去獲取你想要的內容吧。
聲明：
編譯文章旨在幫助讀者瞭解行業新思想、新觀點及新動態， 為原作者觀點， 不代表智能觀觀點。