简介：今天，首席执行官注意到与您分享人工智能的误解。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
人工智能的四个误解：
1.人工智能将带走我的工作。可以说，人工智能的最常见和潜在的危险是它将带走人类的工作。估计表明，人工智能驱动的自动化可能比替换就业机会更多的就业机会。但是，即使如此，这也不是重点。工作场所中的人工智能具有改善人们和企业的工作绩效，而不是完全消除了人们完成这些任务的需求。
2.人工智能的工作原理，例如人脑，是关于人工智能的常见错误，被事实广泛接受。实际上，人工智能是一个非常简单的领域，具有非常基本的应用。这种人工智能在国际象棋游戏中成功击败了人类，或者通过Siri的机智回答了人类。但是，这只是一个模拟。官方情报无法理解或感受到其周围环境，他们也无法像人类那样真正地从环境中“学习”简而言之，我们必须有很长的路要走来完成人类最基本的事情，例如阅读或穿西装。
3.人工智能算法是中立和客观的过程。您可能已经知道这一点，因为它越来越关注新闻，但是人工智能不是中立的或客观的。人工智能的质量取决于创建它的人或公司。即使在商业用例，质量和质量和人工智能的可信度大不相同。LET看一个非常普遍的情况：外汇交易机器人。它使用人工智能来帮助金融贸易商在外汇市场上做出决策。尽管有许多不同的人工智能机器人，实际上，诸如顶级外汇经纪人（例如顶级外汇经纪人）等专家已经仔细地审查了外汇机器人的信誉。作为交易工具，这表明并非所有人工智能都是中立或可信的。有时，人工智能很容易出售给那些信任技术本身的人。
4.外行人工智能太难理解许多没有计算机科学背景的人。他们可以本能地阻止他们理解和使用人工智能，并且错误地认为只有科学家才能掌握它。实际上，人工智能的过程很简单，只能创建两三行代码。夫人人工智能只是一个处理器;您输入数据以获取所需的结果。它以非常直接的方式工作。任何想要花费短时学习其基本原则的人都可以轻松掌握它。尤其是在人工智能专家中，人工智能太多了，这只会疏远那些可以最好使用的人。这些是最有害的。接下来的时间您会听到这些误导性的话，您可以澄清真相。
人工智能的普及使许多自我媒体呈现了人工智能，也使公众或多或少地误解了人工智能的误解。有点恐慌。事实上，事实并非如此。在本文中，我们将告诉您这些误解，希望帮助每个人消除误解。
1.机器＞人吗？
为了误解人工智能，有些人认为机器比人类大。实际上，事实并非如此。Google Alpha Dog的报告击败了韩国国际象棋参与者Li Shishi被简单地描述为击败人类的机器。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和一群人击败了一个人。这并不是说机器击败了人类，因此我们需要消除这种误解。误解这种误解的主要原因是机器和人的技能是互补的。机器在处理结构化计算方面具有优势。机器擅长找到功能向量的任务，并且不擅长寻找其他形式人类在识别意义和背景方面具有独特的优势。人类对其他形式的任务很容易，但是它们与查找功能向量的机器相比没有优势。因此，正确的框架是要意识到机器和人员和人员，在商业场景中是互补的。兵工智能是人类和机器的常见作品。不仅是一台机器。
2.人工智能=机器学习？
人工智能是否等于机器学习？实际上，情况并非如此。主流媒体带给人们的最后一个深深的误解是人工智能和机器学习是等效的。这种误解导致了微软，亚马逊或Google从Microsoft，Amazon或Google购买商业机器学习服务的不切实际的管理期望，从在机器学习之外，有必要培训数据和人机循环以找到可行的人工智能解决方案。没有人类 - 机器循环机器学习，将不会有好输出。因此，人工智能包括机器学习，不等于机器学习。
我相信每个人都在阅读本文后对人工智能有了更深入的了解和理解？当我们学习人工智能时，我们必须对人工智能知识做出良好的储备。有时我们需要解决以前关于人工智能的想法。很多时候，只有当我们空着时，我们才能放置新事物，我们也可以放置新事物。为了发现新的灵感或感知。当然，如果您想了解有关人工智能的更多信息，您就可以通过数据，网络数据和论文文献。它比许多推广媒体更可靠。
最近，由于Ma Yun对人工智能的一系列观点，已经出现了各种相互事件。以前，由于Ma Yun对“ Alpha Dog”发表了评论，因此他不了解人类。在博览会上，Li Yanhong反对Ma Yun对人工智能的看法。
这也是Ma Yun第一次在各方就技术问题上遇到反对派。实际上，它还反映了阿里对人工智能方向的误解和矛盾。
数据决策理论误解
人工智能也是如此。Ma Yun认为，数据时代是国王，人工智能的价值产生了，Ali一直是一家专注于各个方面的数据的公司。
例如，新秀和SF的共同事件的来源是，菜鸟捕获了最初不是自己的数据，这导致了SF不满。用Meituan和微信付款。投资于Hua Lian，Intime等是要抓住数据资源。
数据确实非常重要。有了数据，您可以实现更准确的用户肖像，然后增加交易量，但问题在于，这与人工智能的未来无关。它只是为了提高现有场景的效率，但尚未建立新的场景。早在阿玛汉（Amahan）出生时，沃尔 - 马特（Wal -Mart）就一直在进行大数据分析和研究，但是今天的市场价值已经超过亚马逊，因为新技术尚未用于构建新场景。
今天的人工智能是相同的。数据只能提高现有方案和现有业务模型的效率，但无法开设新的业务模型。
误解智能操作系统系统
阿里巴巴云是阿里最成功的项目之一，阿里还希望在阿里巴巴云的积累技术的帮助下将其升级到Yunos，并涵盖未来的世界互联网。
这个想法绝对是正确的，但是在特定的着陆水平上，它不聪明。阿里似乎认为它只需要将其技术连接到合作社的手机，电视，设定的盒子，智能家居和其他产品。系统，可以称为智能操作系统。
这实际上是收集数据的想法。真实的操作系统系统不仅提供后端技术，而且更重要的是允许用户在前端感知OS系统。
这也与阿里巴巴云的基因有关。它是一种为B提供服务的产品，而不是为用户服务的产品。例如iOS，Android，Windows和Windows形成强大的依赖性。
因此，Yunos只能被视为对阿里巴巴云技术的访问，而远非达到OS水平。无论它涵盖了多少个设备，随着用户的偏好更改，一旦设备更换，就可以将其更改在一起。因为它没有强大的不可替代的智能优势。
为什么阿里很难使中国回荡
7月5日，Ali即将以语音发行人工智能产品。这也将使人们想起亚马逊的Echo Smart Smart扬声器。它于2014年发行，现在已成为美国市场上占70％的智能扬声器。去年它已经售出了500万台。Google和Apple看到了它。在这个市场之后，我还遵循了Google HomePod和Apple的HomePod的推出，这旨在对市场保持乐观。
让我们将Google和Apple抛在局中。让我们看一下阿里是否可以创造中国的回声？
在这一点上，我认为仍然需要看到它。
Echo不是亚马逊的纯粹人工智能产品。它只是主要会员服务的一部分。它背后有大量的产品线作为集成支持，例如视频，音乐，电子商务，其他智能产品等。创建了封闭的，综合的智能体验，这也比Google和Apple的优势也是如此。
在阿里的一边，亚马逊有更多的东西，例如亚马逊在物流中的坚定自我建立物流，而阿里没有。它只能弥补库克联盟的压倒各方并最终触发SF事件。此外，诸如Amazon Prime之类的会员实际上集成了他们自己的流媒体和视频媒体的服务，并创建了会员资格功能，Ali仅通过收购赢得了Youku土豆，虾和其他产品，但是很明显，Ali无法能够能力，这是一个持续的增长，例如，Youku Tudou已被转移到第三名，排名第三，并且是相同的集成更加薄弱。
此外，当您谈论Ali在电子商务中的优势时，这也是一个困境。Echo用户可以在亚马逊上购买统一的标准化产品，而TAOBAO TMALL是一堆Hodgepodge。在购物体验中，用户只能选择购买图形。
因此，Echo是亚马逊定居封闭式体验的战略分支，但前提是亚马逊已经建立了一套完整的在线体验，标准化的产品信息，物流，视频媒体，音乐媒体服务等。因此，从用户的封闭环境的角度来看，Ali仍然距离亚马逊有一段距离。
此外，从技术的角度来看，由于大量的电子商务数据，ALI具有人工智能的优势，主要是在E -Commerce大数据挖掘和图像识别领域中，而语音智能并不是Ali的。强度。例如，Ali获得的GAODE地图使用了对HKUST XUNFEI技术的访问，该技术表明Ali的语音技术不能将其降落在成熟的产品中，并且仍然需要积累。
结论：
通常，人工智能是一般趋势，而阿里本身具有一定的优势。但是，由于其电子商务基因太重，因此它重视数据过多，这也导致了未能建立更多服务用户的在线场景。
当然，这次语音产品的发行也旨在扩大这一场景。但是，这面临许多困难。当然，调整对人工智能的误解更为重要。
1.人工智能将取代我的工作
可以说，对人工智能的最常见和危险的误解是它将消除人类的工作。此外，大多数科学估计表明，人工智能驱动的自动化的就业机会可能超过其替代。而不是消除这些工作的需求。
2.人工智能的工作原理与人脑完全相同
这是人工智能中的一个常见错误，这是一个被广泛接受的事实。实际上，人工智能是一个非常简单的领域，具有非常基本的应用程序。官方智能无法理解或感知环境，他们也不能像这样“学习”环境人类。简而言之，我们必须有很长的路要走来完成人类最基本的事情，例如阅读或穿西装。
3.人工智能算法是中立和客观的过程
人工智能不是中立或客观的。人工智能的质量取决于创造它的人或公司。即使在商业案例中，AI的质量和可靠性也大不相同。尽管有许多不同的人工智能机器人，行业专家（行业专家（例如顶级外汇经纪人）仔细审查了他们作为交易工具的信誉。这一事实表明，并非所有人工智能都是中性或值得信赖的。有时人工智能很容易出售给那些对技术本身过多信心的人。
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，每个人都为人工智能的误解而汇编。感谢您阅读本网站的内容。我希望它对您有帮助。有关人工智能的相关内容的更多信息，请在此站点上找到它。