人工智能中最常見(jiàn)的誤區(qū)

在一個(gè)大數(shù)據(jù)、自動(dòng)化和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為日常用語(yǔ)的世界里,對(duì)人工智能及其背后過(guò)程的誤解正在像野火一樣蔓延。當(dāng)然,人工智能的巨大和前所未有的潛在應(yīng)用往往會(huì)引起很多轟動(dòng),尤其是在經(jīng)濟(jì)方面。

然而,人們往往會(huì)曲解或誤解人工智能的本質(zhì),這只會(huì)削弱人工智能作為一種解放性技術(shù)的潛力。讓我們澄清最常見(jiàn)的人工智能誤解,以便對(duì)這一新興技術(shù)及其潛在的使用案例有一個(gè)更深入的理解。

1.“人工智能會(huì)奪走我的工作”

可以說(shuō),關(guān)于人工智能最普遍和潛在危險(xiǎn)的誤解是,它將奪走人類(lèi)的工作崗位。是的,自動(dòng)化正導(dǎo)致一些低技能工作的冗余增加,但這一趨勢(shì)近年來(lái)被嚴(yán)重夸大了。此外,大多數(shù)科學(xué)估計(jì)表明,人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化可能會(huì)創(chuàng)造比取代更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。然而,即便如此,這也不是重點(diǎn)。工作場(chǎng)所中的人工智能有能力改善人們和企業(yè)的工作表現(xiàn),而不是完全消除人們做這些工作的需要。

2.“人工智能的工作原理和人腦完全一樣”

這是一個(gè)被廣泛接受為事實(shí)的關(guān)于人工智能的普遍錯(cuò)誤。事實(shí)上,人工智能在很大程度上是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的領(lǐng)域,有著非常基本的應(yīng)用。是的,有很多證據(jù)表明人工智能在一盤(pán)棋中成功擊敗人類(lèi),或者通過(guò)Siri機(jī)智的聲音回答模仿人類(lèi)。然而,這只不過(guò)是一個(gè)模擬。人工智能無(wú)法理解或感受其周?chē)h(huán)境,也無(wú)法像人類(lèi)一樣真正地從環(huán)境中“學(xué)習(xí)”。簡(jiǎn)而言之,要讓人工智能能夠完成人類(lèi)最基本的事情,比如讀書(shū)或穿西裝打領(lǐng)帶,我們還有很長(zhǎng)的路要走。

3.“人工智能算法是中立和客觀的過(guò)程”

你可能已經(jīng)知道這一點(diǎn),因?yàn)樗谛侣勚性絹?lái)越受關(guān)注,但人工智能并不是中立的或客觀的。人工智能的好壞取決于創(chuàng)造它的人或公司。即使在商業(yè)用例中,人工智能的質(zhì)量和可信度也有很大差異。讓我們來(lái)看看一個(gè)非常常見(jiàn)的用例:外匯交易機(jī)器人,它使用人工智能來(lái)幫助金融交易員在外匯市場(chǎng)上做出決定。雖然存在許多不同的人工智能機(jī)器人,但事實(shí)上,諸如頂級(jí)外匯經(jīng)紀(jì)人等行業(yè)專(zhuān)家對(duì)外匯機(jī)器人作為交易工具的可信性進(jìn)行了精心詳細(xì)的審查,這表明并非所有人工智能都是中立或可信賴(lài)的。有時(shí),人工智能很容易被不當(dāng)推銷(xiāo)給對(duì)技術(shù)本身過(guò)于信任的人。

4.“人工智能對(duì)于外行來(lái)說(shuō)太難理解了”

許多沒(méi)有計(jì)算機(jī)科學(xué)背景的人本能地阻止他們?nèi)ダ斫夂屠萌斯ぶ悄埽e(cuò)誤地認(rèn)為只有科學(xué)家才能掌握它。實(shí)際上,人工智能過(guò)程很簡(jiǎn)單,只需兩三行代碼就可以創(chuàng)建。人工智能只不過(guò)是一個(gè)處理器;你給它輸入數(shù)據(jù)以得到你想要的結(jié)果。它以一種非常直接的方式工作,任何想花很短時(shí)間學(xué)習(xí)它的基本原理的人都可以很容易地掌握它。特別是在人工智能專(zhuān)家中,對(duì)人工智能的把關(guān)太多了,這只會(huì)疏遠(yuǎn)那些能最好地利用它的人。

圍繞人工智能有很多誤解,但這些是最有害的。下次你再聽(tīng)到這些誤導(dǎo)的話,你可以澄清正事實(shí)。

(免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí),并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí),應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí),溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。 )

贊助商
2020-07-11
人工智能中最常見(jiàn)的誤區(qū)
在一個(gè)大數(shù)據(jù)、自動(dòng)化和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為日常用語(yǔ)的世界里,對(duì)人工智能及其背后過(guò)程的誤解正在像野火一樣蔓延。當(dāng)然,人工智能的巨大和前所未有的潛在應(yīng)用往往會(huì)引起很多轟動(dòng),尤其是在經(jīng)濟(jì)方面。

長(zhǎng)按掃碼 閱讀全文