在一個大數(shù)據(jù)、自動化和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為日常用語的世界里，對人工智能及其背后過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)用往往會引起很多轟動，尤其是在經(jīng)濟(jì)方面。然而，人們往往會曲解或誤解人工智能的本質(zhì)，這只會削弱人工智能作為一種解放性技術(shù)的潛力。讓我們澄清最常見的人工智能誤解，以便對這一新興技術(shù)及其潛在的使用案例有一個更深入的理解。

1.人工智能會奪走我的工作

可以說，關(guān)于人工智能最普遍和潛在危險的誤解是，它將奪走人類的工作崗位。是的，自動化正導(dǎo)致一些低技能工作的冗余增加，但這一趨勢近年來被嚴(yán)重夸大了。此外，大多數(shù)科學(xué)估計表明，人工智能驅(qū)動的自動化可能會創(chuàng)造比取代更多的就業(yè)機(jī)會。然而，即便如此，這也不是重點(diǎn)。工作場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一樣

這是一個被廣泛接受為事實(shí)的關(guān)于人工智能的普遍錯誤。事實(shí)上，人工智能在很大程度上是一個非常簡單的領(lǐng)域，有著非?；镜膽?yīng)用。是的，有很多證據(jù)表明人工智能在一盤棋中成功擊敗人類，或者通過Siri機(jī)智的聲音回答模仿人類。然而，這只不過是一個模擬。人工智能無法理解或感受其周圍環(huán)境，也無法像人類一樣真正地從環(huán)境中“學(xué)習(xí)”。簡而言之，要讓人工智能能夠完成人類最基本的事情，比如讀書或穿西裝打領(lǐng)帶，我們還有很長的路要走。

3.人工智能算法是中立和客觀的過程

你可能已經(jīng)知道這一點(diǎn)，因?yàn)樗谛侣勚性絹碓绞荜P(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。讓我們來看看一個非常常見的用例：外匯交易機(jī)器人，它使用人工智能來幫助金融交易員在外匯市場上做出決定。雖然存在許多不同的人工智能機(jī)器人，但事實(shí)上，諸如頂級外匯經(jīng)紀(jì)人等行業(yè)專家對外匯機(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的。有時，人工智能很容易被不當(dāng)推銷給對技術(shù)本身過于信任的人。

4.人工智能對于外行來說太難理解了

許多沒有計算機(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，人工智能過程很簡單，只需兩三行代碼就可以創(chuàng)建。人工智能只不過是一個處理器；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家中，對人工智能的把關(guān)太多了，這只會疏遠(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。下次你再聽到這些誤導(dǎo)的話，你可以澄清正事實(shí)。
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