简介：今天，首席执行官注意到与您分享对人工智能的误解。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！
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。
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。
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。
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