最近的一项科技专业研究调查发现，大多数受访者认为他们人工智能(AI)和机器学习(ML)项目将比以往的IT项目更加困难。
2019年，AI和ML的热情依然势头不减。对此特地对一些技术领导者如何管理AI/ML项目进行了调查。总体而言，他们的AI/ML项目比以前的IT项目更加困难，缺乏实施和支持AI/ML系统的技术团队。具体地说，38%的受访者表示，他们的公司没有足够的技术团队开发和支持AI/ML应用；22%的人表示，业务分析师可以通过经验来定义系统需求并与最终用户合作。14%的受访者是系统程序员和架构师，缺乏将AI/ML与现有基础设施集成的经验。培训和修改业务流程使13%的受访者感到不安，而只有8%的受访者认为他们的IT人员能够胜任管理AI/ML项目。
对于即将到来的AI/ML项目，超过半数的受访者(53%)仍不确定AI/ML所能带来的业务价值。 47%的受访者担心IT缺乏实现和支持AI/ML所需的技能。此外，33%的人担心高层管理人员是否会继续致力于AI/ML项目。时间和成本超支以及厂商支持力度是受访者更加关切的问题。这也能理解，因为AI和ML是新兴技术，一旦公司对AI/ML的管理和支撑技能有更多的信心，就会实施更多的AI/ML商业机会。有趣的是，6%的受访者认为他们的AI/ML项目比以往项目难度小，并且坚定地执行AI/ML项目。
IT领导正在推动AI/ML项目。33%的项目需求来自CEO或其他c-level、25%来自IT管理部门层、24%来自业务管理部门。虽然C-level、业务经理和IT经理会推动AI/ML，但IT将领导整个AI/ML项目的部署和支持。
为了克服AI/ML即将面临的困难，半数以上的受访者在全面实施之前会进行小型试点项目以保护投资。只有对AI/ML的倡议实施越满意，才会有可能展开更多的相关项目。

记得看过一个资料，说现代的AI跟过去的不完全一样，因为多了个学习功能，聪明程度跟学习的“实例”数量有关。这是不是说现代的AI相当于过去的AI+ML呢？

ML是什么？
这类程序是用C写的吗？

ML：不是make love，是Machine Learning。机器学习。据本胖所知，用C的不多，Python之类的比较多。

看过这样的比喻：AI人工智能好比人的大脑，而ML机器学习则是掌握认知能力的过程。人工智能是结果，机器学习是方法或工具。

ML：Machine Learning,即机器学习。