企业越来越依赖机器学习来预测未来。有时这意味着预测消费者行为的未来。有时这意味着要预测股市的变化。有时，这是一些更简单的事情，物联网是啥，比如猜测库存的涨落。

无论如何，今天的机器学习非常先进，但它所能做出的预测仍然有限。那么，我们的预测潜力究竟有多有限，我们如何才能消除或超越这些限制呢？

复杂的环境

预测未来并不容易。即使经过数百年的努力去了解天气，预测未来几天以上的天气模式几乎是不可能的，因为天气依赖于太多的变量。经济也同样复杂；很难预测通货膨胀将如何发展，或者经济状况将在不久的将来发生怎样的变化，淘客机器人，仅仅因为存在着太多令人困惑的变量。一个足够复杂的人工智能也许能够处理这种复杂程度，但如果人类不熟悉这些变量之间的相互作用，或者不知道要研究哪些变量，那就失去了理由。

数据质量

我们也受到我们能够收集的数据的质量和数量的限制。为了做出准确的预测，软件企业管理，大多数系统需要尽可能多的数据；许多企业无法提供获得合理结果所需的绝对数量。除此之外，还需要认真致力于数据质量，以避免数据重复或不准确的记录。机器无法分辨哪些数据是好是坏；它们只能处理提供给它们的数据。

推理和论证

假设你的机器学习算法可以预测你的客户在不久的将来。它是怎么得出这个结论的？是什么关键的见解导致了它的出现？它有多自信？是什么导致了这个预测的错误？机器很擅长给你一个最终的答案，但它们不擅长向你展示这些答案背后的过程或推理。例如，机器学习程序在玩象棋和围棋等游戏方面已经变得异常出色，但我们可以观察它们的动作，但几乎不可能研究它们为什么和如何做出这些动作。

人类偏见

所有机器学习算法都是由人类创建和修改的，这意味着它们自然会受到人类偏见的影响。通常在没有意识到的情况下，即使是最有才华的机器学习和人工智能开发人员，也会在算法的最终版本中加入他们的隐含偏见，从而导致为数据集的某一部分提供不可靠结论的工作，或者一个预测没有考虑到创造者可能会忽略的一个重要变量。

合作

人类历史上最好的成就来自于合作杰出的个人共同努力，或者从同时代人的工作中获得灵感，取得有意义的进步。但不幸的是，我们还没有达到允许机器学习算法相互接触和学习的发展水平。因此，上海大数据，它们都受到自己的概念和假设的限制。

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