人们对人工智能的了解不够深刻使得人们对于人工智能存在或多或少的误解，认为算法比数据更加重要，其实这种想法是不正确的，人工智能还是着重于数据的，那么对于人工智能的误解还有那些呢？下面我们就给大家讲述一下这个问题。
对于人工智能的误解，有的人认为机器是大于人类的，其实并不是这样的，谷歌DeepMind 的Alphago战胜韩国棋手李世石的报道被简单地描述成机器战胜人类。这样的表达不是对真实情况的准确描述。更准确的描述是机器加上一群人打败了一个人。并不是机器打败了人类，所以说我们需要消除这种误解，消除这种误解的主要理由是机器和人的技能是互补的。机器在处理结构化计算方面有优势。机器擅长找到特征向量的任务，不太擅长找到其他形式的任务。人类在识别意义和背景上具有得天独厚的优势。人类很容易其他形式的任务，但在找到特征向量方面跟机器相比不具有优势。所以说，正确的框架是要意识到在商业情景下机器和人是互补的。人工智能是人和机器共同工作。而不是只是一个机器。
还有的人认为人工智能等于机器学习，其实并不知这样的，主流媒体带给人们的最后一条根深蒂固的误解就是人工智能和机器学习是等同的。这个误解就导致了不切实际的管理期望从微软，亚马逊或谷歌公司购买商业机器学习的服务就能神奇地将人工智能运用到生产中。而除了机器学习之外还需要训练数据和人机回圈才有可能找到可行的人工智能解决方案。没有人机回圈的机器学习是不会有好的产出的。机器学习模型需要人的参与来去除低的置信度预测。所以人工智能是包括机器学习的，而不是等于机器学习。
在这几篇文章中我们给大家介绍了很多大众对于人工智能的误区，可以说还是对人工智能的了解不够引起的。如果想要了解人工智能可以通过数据、网络资料以及论文文献去了解，这样了解到的人工智能才更加完全，同时也是更理性的描述，而网络媒体描述人工智能多少会掺杂一下个人色彩，这样就对人工智能的描述有缺失的地方。希望这篇文章能够给大家带来帮助。
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