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人工智能是近年来最热门的一个话题，基于人工智能技术的广泛应用，我们生活中很多设备也逐渐开始跟人工智能技术息息相关，但是，我们也发展，生活中我们所接触的人工智能怎么往往和电影里的不一样呢，其袢，对于人工智能，这也是最普遍的误解，接下来，针对人工智能的误解与真想，小编给大家做个介绍。

误解一、人工智能运行方式与人类大脑一样，未来可以替代人类

人工智能与机器人是这个时代最前沿科技的代表，机器人将带来重大的科技变革，但不意味着机器人可以完全替代人.

“机器人与人是共存的关系，未来机器人发展的重要趋势是与人共融，机器人在制造业应用的一个重要方向是与人协同，比如，现如今大多数企业都还是百分百人工操作的，结果就是不仅进度缓慢而且成本线性增长，限制了工作量，这个时候就需要人工智能系统的参与，你可以设置可接受的置信阈值为95%并且只接受模型在置信水平不低于95%时的输出。所以最初的机器学习模型可能只做了一小部分的工作，比如说5-10%。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。

因此，人和机器共同协作可以增加业务量，保持质量，减少重要的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。

误解二：智能机器可以不断自我学习，以达到我们的需求

工智能不是仿生学，现在的人工智能的技术，各种各样的算法，近些年的创新跟人脑的工作原理其实没有太大关系。事实上，人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作的，又何谈用机器来模仿人脑的工作原理。所以人工智能不是模仿人脑的工作原理，而是要用机器的方式实现人脑能够实现的价值或者作用。

智能机器的开发基于人工智能的机器或系统过程中人类干预必不可少，包括经验丰富的人类数据科学家，他们负责执行各种任务，如：构思问题、准备数据、确定适用的数据集、移除训练数据中的潜在偏见以及--最为重要的是--持续更新软件，以便将最新知识与数据集成至下一个学习周期。

误解三：人工智能只解决亿万美元级的大问题

主流媒体叙说的故事，通常是未来式的例子，比如无人驾驶汽车，无人机投递包裹。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，因为“赢者通吃”的想法在作怪。这样的故事给人工智能打上了“花费亿万美元开拓创新领域”的烙印。

人工智能也可以用几百万美元来解决现有问题，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的问题，它也可以解决百万美元级的现有“无聊”问题，如通过客服单分类或者社交媒体情感分析来了解你的客户。

因此，如果你是一个想把人工智能应用到业务上的执行官，现在你应该对它有一个认识框架了。你应该用人工智能的7个真理来代替这这几误解。

真相1：人工智能=训练数据+机器学习+人机回圈

真相2：人工智能属于任何行业

真相3：人工智能可以用几百万美元来解决现有的商业问题

真相4：算法并没有比训练数据的数量和质量更重要

真相5：机器和人是互补的

真相6：人工智能是机器增强人的能力

真相7：人工智能=训练数据+机器学习+人机回圈