现在人们对人工智能的误解都是什么
人工智能的流行使得现在很多自媒体对人工智能大肆渲染，也使得大众对人工智能存在或多或少的一些误解。比如说在人工智能中，机器是大于人类的，这不禁让人感觉到一点点恐慌。其实并不是这样的，在这篇文章中我们就给大家讲讲这些误解，希望能够帮助大家消除误解。
1.机器＞人类？
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，谷歌阿尔法狗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。
2.人工智能=机器学习？
人工智能等于机器学习吗？其实并不是这样的，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。
相信大家看了这篇文章以后对人工智能有了更深的认识和理解吧？我们在学习人工智能的时候一定要做好关于人工智能知识的储备，有时也需要把以前自己对人工智能的想法归零再出发，很多时候只有放空自己，我们才能够装进新的东西，也才能发掘新的启发或感悟。当然，如果想要更多地了解人工智能，可以通过数据，网络资料以及论文文献的方式去了解，那比很多大肆宣扬的媒体靠谱的多。
关于人工智能的七大常见误解
多数主流媒体将人工智能描述为神奇而神秘的。我们只需为大魔术师般的公司，Google，Facebook，Apple，Amazon和Microsoft等鼓掌欢呼即可。这样的描述只是在帮倒忙。如果我们想要人工智能应用到商业活动中，至少需要让公司的执行官们理解它。人工智能不是魔术。人工智能是数据、数学、模式和迭代。如果我们想要人工智能应用到商业活动中，我们必须更加透明，并解释清楚人工智能的3个互相连锁的关键概念。
①训练数据(TrainingData，TD)：
训练数据是机器可以用来学习的起始数据集。训练数据有输入值和自带答案的输出值，这样机器学习模型可以从答案中寻找模式。比如，输入可以是客服单，带有客户和公司的客服代表之间的电子邮件。输出可以是基于公司某个分类定义的从1到5的分类标签。
②机器学习(MachineLearning，ML)：
机器学习是软件从训练数据中学习到某种模式，并把它应用到新的输入数据中。比如，一个新的客服单，带有某位客户和某位公司客服代表的邮件来了，机器学习模型可以预测出一个分类，告诉你它对该分类的把握有多大。
机器学习的关键特征是，它不是通过固定的规则来学习。因此，当它消化新的数据后，它会调整其规则。
③人机回圈(Human-in-the-Loop，HITL)：
人机回圈是人工智能的第三个核心成分。我们不能指望机器学习万无一失。一个好的机器学习模型大概只有70%的准确性。因此你需要一个人机回圈流程，当模型的可信度低时，还可以依靠人。因此，别被人工智能的神话愚弄了。现在，有了人工智能的公式，在此基础上，你可以对人工智能有一个基本的理解了。AI=TD+ML+HITL
大众对人工智能的误解都有哪些（一）
现在虽然人工智能的发展是十分良好的，但是人们对于人工智能的了解还是不够深刻，很多商界的精英觉得主流媒体宣传的人工智能就囊括了我们所认知的所有人工智能的范畴，其实这是一个误导。对于一般的普罗大众来说，人工智能还是飘在半空中，只有一知半解状态。今天我们就给大家列举一下大众对人工智能的误解内容，希望这篇文章能够帮助大家更好地理解人工智能。
首先很多人对人工智能有所疑问，尤其是商业人士对于人工智能的疑问最多，其中问的最多的就是人工智能有没有商业潜力？人工智能怎么用到商业中呢？其实这两个问题的答案很简单，对于第一个问题，人工智能确实有商业潜力，并且还很大，在今天的商业活动中，可以开始应用人工智能来将要求人类智能的活动替换为自动处理以降低成本。而第二个问题的答案是比较笼统了，人工智能使用到商业中还是需要注意很多的内容，我们在这篇文章中就不做分析了。
人们对人工智能的误解有很多，下面我们就给大家介绍一下这些误解以及实际的情况，首先，有的人认为，人工智能就是机器取代人类。就目前而言，很多的媒体为了关注度喜欢描绘一个十分悲观的未来，其实这种情况是可能存在的，但是这样的描述对于理解人和机器如何共同工作产生了不利的影响。就目前而言，很多的业务都是完全靠人工操作来的，比如说票据业务，如果使用了人工智能操作的话，那么工作进程不仅进度缓慢而且成本线性增长，同时也限制了工作量。如果对票据的处理准确度是80%。那么剩下的20%的错误是不能接受的，这就需要就需要人机回圈的参与。但是，随着新的人为标记的数据被创建，并且将其反馈到机器学习模型中，模型会不断学习并提高。
我们可以从中看到，人和机器共同协作可以增加业务量，保持质量，减少重要业务流程的单位成本，这就消除了人工智能是机器代替人类的误解。事实是，人工智能是关于机器增强人类的能力，所以人工智能是能够给我们带来很大的好处的。这篇文章中给大家介绍了部分大众对人工智能的误解，当然，误解还有很多，我们会在下一篇文章中继续给大家介绍更多的内容，如果您想了解更多，请持续关注我们。
人工智能专家：这些是对ChatGPT的误解
◎科技日报记者 李山近日，围绕热门科技话题ChatGPT，科技日报记者专访了欧洲科学院院士、德国比勒菲尔德大学洪堡人工智能教席教授金耀初。金教授同时兼任英国萨里大学计算系“计算智能”讲席教授 、IEEE计算智能学会候任理事长，曾任《IEEE认知与发育系统汇刊》主编等职。德国比勒菲尔德大学的金耀初教授长期从事计算智能、演化计算、机器学习、计算神经科学等交叉学科的理论研究和工程应用，目前已发表学术论文500余篇，论文被引用次数达37400余次，2019—2022年连续4年被WebofScience评为“全球高被引科学家”。照片由受访者提供生成式模型的重大进展谈到ChatGPT最核心的东西，金耀初表示，ChatGPT所代表的技术是第三波人工智能技术取得的一个重大进展。它基于生成式预训练Transformer模型，采用了“自注意力机制”。与传统的判别式模型相比，生成式模型的最大特点是直接学习训练数据本身的特点，因而能更有效地学习大容量的样本，特别是海量的语言、视觉信息。传统的语言处理模型一般只能根据字词的前后相邻词语来找它们之间的关系，因此有很大的局限性。Transformer引入了自注意力机制后，它就能很灵活地找出不单是某一个句子，而是不同句子，甚至是整篇文章或不同的文章之间词的相互关系，学习能力就增强了很多。横空出世非一日之功对于ChatGPT的横空出世，金耀初强调这仅仅是大众的感受。从科研的角度看，ChatGPT也是一步一步演进而来的。根据OpenAI发表的论文，ChatGPT是花了很长时间，用了各种学习方法不断训练和微调出来的。生成式模型给出的答案并不是人们事先给它的训练数据，而是模型生成出来的，所以很难保证百分之百正确。ChatGPT在训练过程中用到非常多的最新的学习技术。例如，无监督学习、有监督学习、多任务学习、小样本学习、自监督学习等。此外，它还加入了基于人类反馈的强化学习，以获得与人类对齐、共情能力。通过人类评价，即给它生成的答案打分来选择一个最佳的答案。这个过程实际上是一个强化学习过程，也就是对原来的模型进行微调。其他AI模型可能没有像ChatGPT这样，用大量的人类反馈来使得模型能产生更加符合人类期待的回答，相应的体验就会有差距。尚不具备自主的“心智”金耀初谈到，作为一个从文本到文本的对话系统，ChatGPT最强的地方是对自然语言的充分学习，生成的文本更加“流畅”并符合人类体验，这是一个重大的技术创新。但值得注意的是，生成式机器学习模型有很多，比如从文本到语音信息，或者文本到图像信息，这些方面ChatGPT的表现可能就没那么好了。这是它的一个局限性。图片来源：视觉中国另一方面，目前ChatGPT训练的数据截至2021年，没有训练过的东西，它是不可能准确回答出来的。换句话说，目前的模型不具备创造新知识的能力。ChatGPT回答问题时用的是推理。它不是那种在数据库中搜索答案的概念。生成式模型是根据问题本身联想出一个答案。这个答案是模型“学习消化”后产生出来的东西，不是原始的数据。严格意义上来说，模型本身甚至不知道这个答案的真正含义，它也不能保证答案肯定是对的。ChatGPT不是“万能”的金耀初认为，ChatGPT离真正的专业应用还有一定的距离。现在大家感觉很新奇，都在尝试玩一玩。有的人甚至以为ChatGPT什么都能干，可以很快用在自动驾驶之类的很多应用上，这其实是误解。自动驾驶的重点不是文本到文本的问题，纯粹的生成式模型是不够的。它需要其他判别式的机器学习模型，特别是实时场景的识别。以现在热议的医疗服务为例，尽管ChatGPT在美国执业医师资格考试中取得不错的成绩，但真实情况下人们会用ChatGPT来代替医师进行诊疗吗？至少目前还不行，因为无法保证它的答案百分之百是正确的。有人说ChatGPT有时会一本正经地胡说八道，这样的描述是比较中肯的，人们不能忽视这种风险。期待未来更多突破金耀初表示，这一波人工智能可能不会像第一波和第二波人工智能浪潮那样很快偃旗息鼓。它会继续发展下去，未来三五年，人工智能领域可能还会涌现一些令人吃惊的突破。很多基于ChatGPT的新的想法或技术或会涌现，并在此基础上找到真正好的细分领域的应用。至于人工智能和机器人的结合，金耀初强调，从某种意义上来说，这一直是人工智能研究的重点之一。现在ChatGPT与人对话这么流畅，如果把它与数字虚拟人技术结合起来，一般人可能很难分辨出计算机屏幕里回答问题的是真人还是一个数字人。当然，未来的发展过程中会涉及很多人工智能的本质问题，包括信任、责任、伦理、法律问题等。乐观地看，ChatGPT等人工智能应用的影响力急剧扩大，反过来会在一定程度上推动上述问题的解决。来源：科技日报编辑：刘义阳审核：朱丽大众对人工智能的误解都有哪些（五）
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。
大众对人工智能的误解都有哪些（三）
人们对于人工智能的了解不深，致使他们对人工智能有一定的误解。在上一篇文章中我们给大家介绍了大众对于人工智能的误解中的其中一种，就是人工智能是一种十分神秘的事物，其实这样的说法是不对的，这样形容人工智能不利于人工智能的发展，下面我们接着给大家说一下大众对人工智能的其他误解。
很多人认为人工智能是给科技精英使用的，其实这样的说法是大错特错，在主流媒体的文章中，他们想表达人工智能只有像Amazon，Apple，Facebook，Google，IBM，Microsoft，Salesforce，Tesla，Uber这些公司能斥上亿美金巨资组建庞大的机器学习专家团队。这个概念是错的。其实现在很多的公司都能够使用人工智能，并且我们的智能手机也涉及到了人工智能，如果企业来启动人工智能，那么人工智能能够为企业带来很多的方便。因此，人工智能不只属于高科技公司。它属于任何行业。
当然，还有很认为人工智能只解决亿万美元级的大问题，其实并不是这样的，媒体说的故事都是把眼光放在的未来，并没有考虑现阶段的事情，其实有很多的事物已经投入了使用，比如无人驾驶汽车、无人机投递包裹等等，都已经投入使用了。Google，Tesla和Uber这些公司投入了数亿美元争夺无人驾驶汽车领域的领先地位，这是他们不想放弃每一个商机而已，媒体渲染的人工智能是花费亿万美元开拓创新领域其实只是研发成本而已，在未来一定会大大下降的。人工智能也可以用几百万美元来解决现有问题。当然，任何生意的一个核心任务都是了解客户。不管是原始的交易还是现在的交易都是这样的，在网购盛行的今天也如此。许多公司坐拥非结构化的客户数据宝库，有电子邮件。人工智能可以用于解决客服单分类或者理解推文情感这样的难题。因此人工智能不止是为了解决如无人驾驶汽车这样的亿万美元级让人兴奋的新问题，它也可以解决百万美元级的问题。所以这些都不利于人工智能的发展。
我们在这篇文章中给大家介绍了大众对人工智能的误区中的其中两个，那就是认为人工智能是给科技精英使用的，以及人工智能只是解决亿万美元级的问题，其实并不是这样的。当然，大众对人工智能的误解有很多，我们在下一篇文章中继续给大家介绍这些问题。