人工智慧的流行使得現在很多自**對人工智慧大肆渲染，也使得大眾對人工智慧存在或多或少的一些誤解。比如說在人工智慧中，機器是大於人類的，這不禁讓人感覺到一點點恐慌。其實並不是這樣的，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，谷歌阿爾法狗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。
2.人工智慧=機器學習？
人工智慧等於機器學習嗎？其實並不是這樣的，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。
相信大家看了這篇文章以後對人工智慧有了更深的認識和理解吧？我們在學習人工智慧的時候一定要做好關於人工智慧知識的儲備，有時也需要把以前自己對人工智慧的想法歸零再出發，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慧，可以通過資料，網路資料以及**文獻的方式去了解，那比很多大肆宣揚的**靠譜的多。
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...
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...
聊一聊人們對人工智慧的誤解（三）
我們在前面的文章中給大家介紹了很多人們對人工智慧的誤解的內容，其實通過了解這些從側面我們也能夠了解人工智慧的知識。當我們對人工智慧的知識了解到一定程度的時候，我們就不會迷信人工智慧以及害怕人工智慧。下面我們就繼續給大家介紹人們對人工智慧的誤解。第五個誤解就是有的人認為乙個簡單的修補程式將解決人工智慧...