京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28