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現在人們對人工智能的誤解都是什么？
2019-05-16
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人工智能的流行使得現在很多自媒體對人工智能大肆渲染，也使得大眾對人工智能存在或多或少的一些誤解。比如說在人工智能中，機器是大于人類的，這不禁讓人感覺到一點點恐慌。其實并不是這樣的，在這篇文章中我們就給大家講講這些誤解，希望能夠幫助大家消除誤解。

1.機器＞人類？

對于人工智能的誤解，有的人認為機器是大于人類的，其實并不是這樣的，谷歌阿爾法狗戰勝韓國棋手李世石的報道被簡單地描述成機器戰勝人類。這樣的表達不是對真實情況的準確描述。更準確的描述是機器加上一群人打敗了一個人。并不是機器打敗了人類，所以說我們需要消除這種誤解，消除這種誤解的主要理由是機器和人的技能是互補的。機器在處理結構化計算方面有優勢。機器擅長找到特征向量的任務，不太擅長找到其他形式的任務。人類在識別意義和背景上具有得天獨厚的優勢。人類很容易其他形式的任務，但在找到特征向量方面跟機器相比不具有優勢。所以說，正確的框架是要意識到在商業情景下機器和人是互補的。人工智能是人和機器共同工作。而不是只是一個機器。

2.人工智能=機器學習？

人工智能等于機器學習嗎？其實并不是這樣的，主流媒體帶給人們的最后一條根深蒂固的誤解就是人工智能和機器學習是等同的。這個誤解就導致了不切實際的管理期望從微軟，亞馬遜或谷歌公司購買商業機器學習的服務就能神奇地將人工智能運用到生產中。而除了機器學習之外還需要訓練數據和人機回圈才有可能找到可行的人工智能解決方案。沒有人機回圈的機器學習是不會有好的產出的。機器學習模型需要人的參與來去除低的置信度預測。所以人工智能是包括機器學習的，而不是等于機器學習。

相信大家看了這篇文章以后對人工智能有了更深的認識和理解吧？我們在學習人工智能的時候一定要做好關于人工智能知識的儲備，有時也需要把以前自己對人工智能的想法歸零再出發，很多時候只有放空自己，我們才能夠裝進新的東西，也才能發掘新的啟發或感悟。當然，如果想要更多地了解人工智能，可以通過數據，網絡資料以及論文文獻的方式去了解，那比很多大肆宣揚的媒體靠譜的多。


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