人工智能常見的誤解有哪些？

什么是人工智能?人工智能常見的誤解有哪些?是對讓計算機(jī)展現(xiàn)出智慧的方法的研究。計算機(jī)在獲得正確方向后可以工作，在這里，正確的方向意味著較有可能實現(xiàn)目標(biāo)的方向，用術(shù)語來說就是較大化效果預(yù)期。人工智能需要處理的任務(wù)包括學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃、感知、語言識別和機(jī)器人控制等。

1.常見誤解

「它是一個特定技術(shù)」。例如在二十世紀(jì)八十年代到九十年代，人們經(jīng)常會看到新聞報道中人工智能與基于規(guī)則的系統(tǒng)被混為一談。現(xiàn)在，人工智能經(jīng)常會與多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混淆。這有點像把物理和蒸汽機(jī)的概念搞混了。人工智能探究如何在機(jī)器中創(chuàng)造智能意識，它不是在研究中產(chǎn)生的任何一個特定的技術(shù)。

「這是一個特定類別的技術(shù)方法」。例如，經(jīng)常有人用符號化或邏輯化的方法將人工智能與「其他方法」相互比較，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳編程。人工智能不是一種方法，它是一個課題。所有這些方法都是在對人工智能進(jìn)行研究的產(chǎn)物。

「這是一小群研究者的方向」。這個誤解與前幾個錯誤有關(guān)。一些作者使用「計算智能」指代幾個特定的研究者群體，如研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模糊邏輯和遺傳算法的研究者。這是非常片面的，因為這種分類讓人工智能的研究陷入孤立的境地，讓研究成果不能得到廣泛的討論。

「人工智能只是算法」。嚴(yán)格說來不算是誤解，人工智能的確包含算法(也可粗略定義為程序)，它也包含計算機(jī)中其他的應(yīng)用。當(dāng)然，人工智能系統(tǒng)需要處理的任務(wù)相比傳統(tǒng)算法任務(wù)(比如排序、算平方根)復(fù)雜得多。

2. 人工智能將如何造福人類？

文明的一切都是人類智慧的產(chǎn)物。在未來，人工智能會將會擴(kuò)展人類的智力，這就像起重機(jī)讓我們能夠舉起幾百噸的重物，飛機(jī)讓我們很快飛到地球的另一端，電話讓我們在任何角落實時交流一樣。如果人工智能被適當(dāng)?shù)卦O(shè)計，它可以創(chuàng)造更多價值。

常見誤解

「人工智能沒有人性」。在很多反烏托邦幻想中，人工智能會被用來控制大部分人類，無論是通過監(jiān)視，機(jī)器人執(zhí)法，法律判決甚至控制經(jīng)濟(jì)。這都是未來可能出現(xiàn)的情況，但首先它不會被大多數(shù)人接受。人們往往忽視人工智能可以讓人類接觸更多的知識，消除人與人之間的語言隔閡，解決無意義和重復(fù)的繁重任務(wù)。

「人工智能將造成不平等」。毫無疑問，自動化程度的提升將使財富集中到越來越少的人手里。但是現(xiàn)在，如何使用人工智能的選擇權(quán)在我們手里。例如，人工智能可以促進(jìn)協(xié)作，讓生產(chǎn)者與客戶有更多交流，它可以讓個人和小組織在全球化的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下獨立運作，擺脫對于特定大公司訂單的依賴。

3. 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

它是人工智能的一個分支，探索如何讓計算機(jī)通過經(jīng)驗學(xué)習(xí)提高性能。

常見誤解

「機(jī)器學(xué)習(xí)是一個新的領(lǐng)域，它已經(jīng)代替了人工智能的地位」。這種誤解是較近機(jī)器學(xué)習(xí)熱潮產(chǎn)生的副作用，大量學(xué)生在之前沒有接觸過人工智能的情況下學(xué)習(xí)了機(jī)器學(xué)習(xí)課程。機(jī)器學(xué)習(xí)一直是人工智能的核心話題：阿蘭·圖靈在二十世紀(jì)五十年代的論文中已經(jīng)認(rèn)為學(xué)習(xí)是通向人工智能較可行的途徑。這一觀點似乎是正確的，人工智能較突出的早期成果，Arthur Samuel 的跳棋程序就是使用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的。

「機(jī)器不能學(xué)習(xí)，它們只能做程序員告訴它的事情」。這顯然是錯的，程序員能夠告訴機(jī)器如何學(xué)習(xí)。Samuel 是一個的跳棋玩家，但他的程序很快就通過學(xué)習(xí)超過了他。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)的很多應(yīng)用都需要大量數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。

4. 什么是強(qiáng)人工智能和弱人工智能？

「強(qiáng)人工智能」和「弱人工智能」概念是由 John Searle 較先提出的，是他對人工智能研究方向的兩個假設(shè)。弱人工智能假設(shè)機(jī)器可以通過編程展現(xiàn)出人類智能的水平。強(qiáng)人工智能則假設(shè)機(jī)器出現(xiàn)意識，或者說機(jī)器思考和認(rèn)知的方式可以用以前形容人類的方式來形容。

常見誤解

「強(qiáng)人工智能是人類智力級別通用人工智能研究的方向」。這個解釋具有代表性，但這不是強(qiáng)/弱人工智能概念被提出時的本來意義。同樣，「弱人工智能」被認(rèn)為是針對特定領(lǐng)域，執(zhí)行特定任務(wù)的人工智能研究，如語音識別和推薦系統(tǒng)(也稱工具 AI)。雖然沒有人具有較終解釋權(quán)，但這種語義的轉(zhuǎn)換可能會造成不必要的混亂。