
現(xiàn)在人工智能的發(fā)展是如火如荼的,認(rèn)為人工智能是給科技精英使用的,以及人工智能只是解決億萬(wàn)美元級(jí)的問(wèn)題,其實(shí)這些想法都是錯(cuò)誤的,人工智能主要是服務(wù)大眾。其實(shí)大眾對(duì)于人工智能的誤解還有很多,我們?cè)谶@篇文章中接著給大家介紹一下這個(gè)問(wèn)題。
很多人認(rèn)為,算法比數(shù)據(jù)更重要,很多關(guān)于人工智能的文獻(xiàn)以及報(bào)告都不約而同的偏重于關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)算法,將其視為最重要的部分。主流媒體似乎把算法與人腦等同了。他們隱約傳達(dá)著這樣一個(gè)信息:復(fù)雜的算法最終會(huì)超越人類(lèi)的大腦并創(chuàng)造奇跡。當(dāng)然他們還強(qiáng)調(diào)“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“深度學(xué)習(xí)”,以及機(jī)器是如何做出決策。這樣的報(bào)告使得人們認(rèn)為一個(gè)公司要想應(yīng)用人工智能就需要聘請(qǐng)機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家來(lái)建立完美的算法。但如果一個(gè)企業(yè)沒(méi)有思考如何獲得高質(zhì)量的算法,即使機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)過(guò)大量的特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)之后,仍然會(huì)產(chǎn)生一個(gè)與期望不匹配的結(jié)果,這樣就嚴(yán)重的影響了人們對(duì)人工智能的印象。
就目前而言,如果一個(gè)企業(yè)沒(méi)有計(jì)劃或訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)算就從微軟,亞馬遜和谷歌購(gòu)買(mǎi)商業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù),這就好比買(mǎi)了一個(gè)沒(méi)有電池的手機(jī),而手機(jī)的電池適配程度也是不同的,如果沒(méi)有合適的電池一樣也不能夠正常工作。在人工智能中,如果給機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多,這樣機(jī)器學(xué)習(xí)模型就會(huì)越準(zhǔn)確。這就像不斷給手機(jī)充電,這樣電池的電量利用率會(huì)不斷提高。訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的重要性比電池和手機(jī)重要性更高。所以我們?cè)谶M(jìn)行人工智能工作的時(shí)候一定要注意其關(guān)鍵所在,那就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量至少是和算法一樣重要的 ,要確保部署人工智能的計(jì)劃和預(yù)算反映這一點(diǎn)。這也是所有企業(yè)和公司需要注意的事情。
我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了大眾對(duì)人工智能的誤解的具體內(nèi)容,總的來(lái)說(shuō)本文講了大眾對(duì)人工智能的誤解主要就是認(rèn)為算法比數(shù)據(jù)更加重要,其實(shí)這種想法是錯(cuò)誤的,還是需要重視數(shù)據(jù)的。希望這篇文章能夠給大家?guī)?lái)幫助,我們?cè)谙乱黄恼轮欣^續(xù)給大家講述這些問(wèn)題。
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