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首頁精彩閱讀大眾對人工智能的誤解都有哪些（四）
大眾對人工智能的誤解都有哪些（四）
2019-01-24
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現(xiàn)在人工智能的發(fā)展是如火如荼的，認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美元級的問題，其實這些想法都是錯誤的，人工智能主要是服務(wù)大眾。其實大眾對于人工智能的誤解還有很多，我們在這篇文章中接著給大家介紹一下這個問題。


很多人認為，算法比數(shù)據(jù)更重要，很多關(guān)于人工智能的文獻以及報告都不約而同的偏重于關(guān)注機器學(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。他們隱約傳達著這樣一個信息：復(fù)雜的算法最終會超越人類的大腦并創(chuàng)造奇跡。當(dāng)然他們還強調(diào)“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“深度學(xué)習(xí)”，以及機器是如何做出決策。這樣的報告使得人們認為一個公司要想應(yīng)用人工智能就需要聘請機器學(xué)習(xí)專家來建立完美的算法。但如果一個企業(yè)沒有思考如何獲得高質(zhì)量的算法，即使機器學(xué)習(xí)模型經(jīng)過大量的特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)之后，仍然會產(chǎn)生一個與期望不匹配的結(jié)果，這樣就嚴重的影響了人們對人工智能的印象。


就目前而言，如果一個企業(yè)沒有計劃或訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)算就從微軟，亞馬遜和谷歌購買商業(yè)機器學(xué)習(xí)的服務(wù)，這就好比買了一個沒有電池的手機，而手機的電池適配程度也是不同的，如果沒有合適的電池一樣也不能夠正常工作。在人工智能中，如果給機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，這樣機器學(xué)習(xí)模型就會越準(zhǔn)確。這就像不斷給手機充電，這樣電池的電量利用率會不斷提高。訓(xùn)練數(shù)據(jù)對于機器學(xué)習(xí)模型的重要性比電池和手機重要性更高。所以我們在進行人工智能工作的時候一定要注意其關(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劃和預(yù)算反映這一點。這也是所有企業(yè)和公司需要注意的事情。


我們在這篇文章中給大家介紹了大眾對人工智能的誤解的具體內(nèi)容，總的來說本文講了大眾對人工智能的誤解主要就是認為算法比數(shù)據(jù)更加重要，其實這種想法是錯誤的，還是需要重視數(shù)據(jù)的。希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭覀冊谙乱黄恼轮欣^續(xù)給大家講述這些問題。

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