許多人收看倫敦帝國學院的大衛漢德 (David Hand) 節目； Lene Bjørg Cesar，諾維信；弗朗西斯科·納瓦羅，索爾維；和康寧環境技術公司的 Aziza Yormirzaeva討論了機器學習和人工智慧。
觀眾提出了很多很好的問題，但由於時間限制， JMP的主持人馬爾科姆·摩爾 (Malcolm Moore) 無法在活動期間回答所有問題。我們認為 JMP 社群中的許多人都提出了這些問題，並對答案感興趣。
Q：雖然增加擁有數據技能的科學家數量意味著更快的創新並將產品推向市場，但這也意味著做出錯誤決策的風險增加。你同意？如果是這樣，我們該如何降低這種風險？
答：正如一位小組成員所說，分析是一種強大的工具，可以用來“看到沒有它就看不到的東西，就像望遠鏡或顯微鏡一樣”，但與任何工具一樣，使用不當也會產生風險。在較大的組織中，內部卓越中心的資料科學家或統計學家可以指導流程專家進行分析技術的最佳實務。然而，最大的風險來自於完全繞過流程專家而過度依賴機器來做出正確的決策。流程專家仔細考慮任何分析工作的結果是減輕該風險的最佳方法。另一方面，考慮無所作為或維持現狀的風險也同樣重要，例如失去提高創新能力或加速產品上市速度的機會。
Q：我是唯一一個發現支持創新偏見妨礙對基礎知識（例如定義問題、GIGO、DOE 和測量系統）進行合理討論的人嗎？
A：這個問題在活動期間得到了許多人的讚。答案：不，你不是唯一一個。顯然，這種情緒得到了許多人的認同。正如您所描述的那樣，急於創新往往會導致實驗者忽視基礎知識，轉而採用試一試或一次只考慮一個因素的開發方法。當這種情況發生時，最好的建議是在計劃實驗時與同事討論時提出這一點並強調這些基礎知識的價值。
問：我被要求從專利和非專利文獻中預測商業上成功的發明。機器學習和人工智慧專家經常被問到這樣做嗎？
答：大衛漢德在討論中談到了這個問題。數據科學家經常被要求進行此類練習。 （特別是，專利數據是分析的常見主題，如這個簡報在最近的一次JMP探索高峰會）。大衛提到了類似的情況，他的任務是創建一個模型來預測新創公司的成功，他形容這是「非常非常困難」。然而，JMP Pro 16 中的兩個新功能——情緒分析和術語選擇——使這樣的練習變得更加容易。 （ 這段簡短的影片示範了這些功能的工作原理。）
Q：許多人認為機器學習和人工智慧的真正目標是讓技術向我們發出訊號，告訴我們如何優化和/或解決訊號偏差，例如感測器資料模式中的訊號偏差。我們距離實現這目標還有多遠？
答：專家組也談到了這個問題。每位成員都強調了利用機器學習和人工智慧來增強對流程或模式的理解所獲得的價值，而沒有這些方法就無法看到這些流程或模式，也強調了流程專家解釋這些發現的重要性。我們現在正處於這樣一個階段：機器可以優化、偵測、解釋、發出訊號，甚至決定採取什麼行動，但讓它們透過排除專家來自主實施這些操作存在巨大的風險。順便一提，功能數據瀏覽器JMP Pro 是一款出色的機器學習工具，用於分析感測器數據。
問：您是否曾因為歷史上以不同的方式完成某些事情（特別是在製造環境中）而經歷過阻力？如果是這樣，您採取了哪些措施來幫助說服人們使用可用的新工具和功能？
答：抵制是對任何試圖實施變革的人的常見反應。克服這個問題的建議是大處著眼，從小處做起，並傳播你的成功。機器學習可以用來解決大問題或徹底改變整個產業，但它也可以幫助解決大多數人忽略的小事。儘管您的公司、部門或團隊可能會抵制變革，但您公司其他地方或您家附近可能已經有成功案例，會引起同事的共鳴。你可以找到這樣的故事集這裡。通常，對變革的恐懼可能會導致抵制。如果是這樣的話，STIPSJMP 的免費線上課程可以幫助科學家和工程師克服恐懼，這可能會很有用。
問：我認為人工智慧和無監督機器學習以及監督機器學習和預測/推理分析這兩個術語之間的差異和重疊存在一些混淆。一套更清晰的定義將會受到歡迎。
答：確實如此！為了補充小組成員在活動中討論的內容，此頁面來自 SAS在解釋這些術語之間的差異和重疊方面做得很好。簡而言之：
人工智慧：建構機器來模仿人類能力的廣泛科學。
機器學習：人工智慧的一個特定子集，與訓練機器學習的技術相關。
監督學習：開發模型，使用已知輸出的資料對資料中的結果進行分類、解釋或預測。
無監督學習：根據資料本身的模式或底層結構來比較或區分資料點，而不使用反應變數。
預測/推理分析：使用監督或無監督學習來預測或推斷關於我們周圍世界的知識和理解（製造過程、產品開發、天氣模式、股票市場等）。
Q：將數據專家和「物理」專家（例如感測器開發）聚集在一起的最佳方式是什麼？通常，第一個缺乏對物理工件的理解，而另一個則缺乏對理想資料應該是什麼樣子的理解。
答：最好是資料專家和物理專家是同一個人。 JMP 為最有能力了解其個人流程但不一定具有資料科學背景的科學家和工程師提供分析的力量。在可能的情況下，統計學家和具有數據科學背景的人員擔任顧問或監督員角色，以支援這些流程專家的工作。
有本次會議的錄音嗎？在哪裡可以找到？ （除非這個話題仍然是個謎......）
