人們對人工智慧的了解不夠深刻使得人們對於人工智慧存在或多或少的誤解，認為演算法比資料更加重要，其實這種想法是不正確的，人工智慧還是著重於資料的，那麼對於人工智慧的誤解還有那些呢？下面我們就給大家講述一下這個問題。
對於人工智慧的誤解，有的人認為機器是大於人類的，其實並不是這樣的，谷歌deepmind 的alphago戰勝南韓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乙個人。並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。機器擅長找到特徵向量的任務，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，但在找到特徵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。人工智慧是人和機器共同工作。而不是只是乙個機器。
還有的人認為人工智慧等於機器學習，其實並不知這樣的，主流**帶給人們的最後一條根深蒂固的誤解就是人工智慧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慧運用到生產中。而除了機器學習之外還需要訓練資料和人機迴圈才有可能找到可行的人工智慧解決方案。沒有人機迴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**。所以人工智慧是包括機器學習的，而不是等於機器學習。
在這幾篇文章中我們給大家介紹了很多大眾對於人工智慧的誤區，可以說還是對人工智慧的了解不夠引起的。如果想要了解人工智慧可以通過資料、網路資料以及**文獻去了解，這樣了解到的人工智慧才更加完全，同時也是更理性的描述，而網路**描述人工智慧多少會摻雜一下個人色彩，這樣就對人工智慧的描述有缺失的地方。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。
大眾對人工智慧的誤解都有哪些（四）
現在人工智慧的發展是如火如荼的，認為人工智慧是給科技精英使用的，以及人工智慧只是解決億萬美元級的問題，其實這些想法都是錯誤的，人工智慧主要是服務大眾。其實大眾對於人工智慧的誤解還有很多，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，演算法比資料更重要，很多關於人工智慧的文獻以及報告都不約而...
大眾對人工智慧的誤解都有哪些（二）
首先就是訓練資料，訓練資料是機器可以用來學習的起始資料集。訓練資料有輸入值和自帶答案的輸出值，這樣機器學習模型可以從答案中尋找模式。第二就是機器學習，機器學習是軟體從訓練資料中學習到某種模式，並把它應用到新的輸入資料中。機器學習模型可以 出乙個分類，告訴你它對該分類的把握有多大。機器學習的關鍵特徵是...
聊一聊人們對人工智慧的誤解（二）
人們對人工智慧的了解不夠，導致人們對人工智慧存在一定的誤解，也導致了人們對人工智慧的恐慌，這些都是沒有必要的。只要我們真正了解了人工智慧，我們就能夠掌握人工智慧的方法，這樣可以使得人工智慧更好地為我們服務。下面我們繼續給大家介紹人們對人工智慧存在的誤解。第三個誤解，就是有的人認為我們不應該害怕人工智...