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同的偏重於關注機器學習演算法，將其視為最重要的部分。主流**似乎把演算法與人腦等同了。他們隱約傳達著這樣乙個資訊：複雜的演算法最終會超越人類的大腦並創造奇蹟。當然他們還強調「深度神經網路」和「深度學習」，以及機器是如何做出決策。這樣的報告使得人們認為乙個公司要想應用人工智慧就需要聘請機器學習專家來建立完美的演算法。但如果乙個企業沒有思考如何獲得高質量的演算法，即使機器學習模型經過大量的特定訓練資料學習之後，仍然會產生乙個與期望不匹配的結果，這樣就嚴重的影響了人們對人工智慧的印象。
就目前而言，如果乙個企業沒有計畫或訓練資料的預算就從微軟，亞馬遜和谷歌購買商業機器學習的服務，這就好比買了乙個沒有電池的手機，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。在人工智慧中，如果給機器學習模型的訓練資料越多，這樣機器學習模型就會越準確。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。訓練資料對於機器學習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慧工作的時候一定要注意其關鍵所在，那就是訓練資料的質量和數量至少是和演算法一樣重要的 ，要確保部署人工智慧的計畫和預算反映這一點。這也是所有企業和公司需要注意的事情。
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...
大眾對人工智慧的誤解都有哪些（五）
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 ...
聊一聊人們對人工智慧的誤解（四）
我們不止一次地說，人們對人工智慧片面或者不充分的了解使得人們對人工智慧存在一些誤解，其實這些想法都是正常的，不過當我們開始認真關注並學習人工智慧知識的時候就會逐漸消除對人工智慧的誤解。下面我們繼續給大家介紹一下人們對人工智慧的誤解。有人認為人工智慧將接手我們所有的工作，這是乙個十分恐怖的事情，其實人...