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首頁精彩閱讀大眾對人工智能的誤解都有哪些（五）
大眾對人工智能的誤解都有哪些（五）
2019-01-24
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人們對人工智能的了解不夠深刻使得人們對于人工智能存在或多或少的誤解，認為算法比數(shù)據(jù)更加重要，其實這種想法是不正確的，人工智能還是著重于數(shù)據(jù)的，那么對于人工智能的誤解還有那些呢？下面我們就給大家講述一下這個問題。


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DeepMind 的Alphago戰(zhàn)勝韓國棋手李世石的報道被簡單地描述成機器戰(zhàn)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(jié)構(gòu)化計算方面有優(yōu)勢。機器擅長找到特征向量的任務(wù)，不太擅長找到其他形式的任務(wù)。人類在識別意義和背景上具有得天獨厚的優(yōu)勢。人類很容易其他形式的任務(wù)，但在找到特征向量方面跟機器相比不具有優(yōu)勢。所以說，正確的框架是要意識到在商業(yè)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。


還有的人認為人工智能等于機器學(xué)習(xí)，其實并不知這樣的，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(xué)習(xí)是等同的。這個誤解就導(dǎo)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(yè)機器學(xué)習(xí)的服務(wù)就能神奇地將人工智能運用到生產(chǎn)中。而除了機器學(xué)習(xí)之外還需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)是不會有好的產(chǎn)出的。機器學(xué)習(xí)模型需要人的參與來去除低的置信度預(yù)測。所以人工智能是包括機器學(xué)習(xí)的，而不是等于機器學(xué)習(xí)。


在這幾篇文章中我們給大家介紹了很多大眾對于人工智能的誤區(qū)，可以說還是對人工智能的了解不夠引起的。如果想要了解人工智能可以通過數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)資料以及論文文獻去了解，這樣了解到的人工智能才更加完全，同時也是更理性的描述，而網(wǎng)絡(luò)媒體描述人工智能多少會摻雜一下個人色彩，這樣就對人工智能的描述有缺失的地方。希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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