导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能有哪些误解的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
对人工智能常见的误解有哪些
对人工智能常见的四种误解：
1.人工智能会夺走我的工作可以说，关于人工智能最普遍和潜在危险的误解是，它将夺走人类的工作岗位。是的，自动化正导致一些低技能工作的冗余增加，但这一趋势近年来被严重夸大了。此外，大多数科学估计表明，人工智能驱动的自动化可能会创造比取代更多的就业机会。然而，即便如此，这也不是重点。工作场所中的人工智能有能力改善人们和企业的工作表现，而不是完全消除人们做这些工作的需要。
2.人工智能的工作原理和人脑一样这是一个被广泛接受为事实的关于人工智能的普遍错误。事实上，人工智能在很大程度上是一个非常简单的领域，有着非常基本的应用。是的，有很多证据表明人工智能在一盘棋中成功击败人类，或者通过Siri机智的声音回答模仿人类。然而，这只不过是一个模拟。人工智能无法理解或感受其周围环境，也无法像人类一样真正地从环境中“学习”。简而言之，要让人工智能能够完成人类最基本的事情，比如读书或穿西装打领带，我们还有很长的路要走。
3.人工智能算法是中立和客观的过程你可能已经知道这一点，因为它在新闻中越来越受关注，但人工智能并不是中立的或客观的。人工智能的好坏取决于创造它的人或公司。即使在商业用例中，人工智能的质量和可信度也有很大差异。让我们来看看一个非常常见的用例：外汇交易机器人，它使用人工智能来帮助金融交易员在外汇市场上做出决定。虽然存在许多不同的人工智能机器人，但事实上，诸如顶级外汇经纪人等行业专家对外汇机器人作为交易工具的可信性进行了精心详细的审查，这表明并非所有人工智能都是中立或可信赖的。有时，人工智能很容易被不当推销给对技术本身过于信任的人。
4.人工智能对于外行来说太难理解了许多没有计算机科学背景的人本能地阻止他们去理解和利用人工智能，错误地认为只有科学家才能掌握它。实际上，人工智能过程很简单，只需两三行代码就可以创建。人工智能只不过是一个处理器；你给它输入数据以得到你想要的结果。它以一种非常直接的方式工作，任何想花很短时间学习它的基本原理的人都可以很容易地掌握它。特别是在人工智能专家中，对人工智能的把关太多了，这只会疏远那些能最好地利用它的人。围绕人工智能有很多误解，但这些是最有害的。下次你再听到这些误导的话，你可以澄清正事实。
现在人们对人工智能的误解都是什么？
人工智能的流行使得现在很多自媒体对人工智能大肆渲染，也使得大众对人工智能存在或多或少的一些误解。比如说在人工智能中，机器是大于人类的，这不禁让人感觉到一点点恐慌。其实并不是这样的，在这篇文章中我们就给大家讲讲这些误解，希望能够帮助大家消除误解。
1.机器＞人类？
对于人工智能的误解，有的人认为机器是大于人类的，其实并不是这样的，谷歌阿尔法狗战胜韩国棋手李世石的报道被简单地描述成机器战胜人类。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加上一群人打败了一个人。并不是机器打败了人类，所以说我们需要消除这种误解，消除这种误解的主要理由是机器和人的技能是互补的。机器在处理结构化计算方面有优势。机器擅长找到特征向量的任务，不太擅长找到其他形式的任务。人类在识别意义和背景上具有得天独厚的优势。人类很容易其他形式的任务，但在找到特征向量方面跟机器相比不具有优势。所以说，正确的框架是要意识到在商业情景下机器和人是互补的。人工智能是人和机器共同工作。而不是只是一个机器。
2.人工智能=机器学习？
人工智能等于机器学习吗？其实并不是这样的，主流媒体带给人们的最后一条根深蒂固的误解就是人工智能和机器学习是等同的。这个误解就导致了不切实际的管理期望从微软，亚马逊或谷歌公司购买商业机器学习的服务就能神奇地将人工智能运用到生产中。而除了机器学习之外还需要训练数据和人机回圈才有可能找到可行的人工智能解决方案。没有人机回圈的机器学习是不会有好的产出的。机器学习模型需要人的参与来去除低的置信度预测。所以人工智能是包括机器学习的，而不是等于机器学习。
相信大家看了这篇文章以后对人工智能有了更深的认识和理解吧？我们在学习人工智能的时候一定要做好关于人工智能知识的储备，有时也需要把以前自己对人工智能的想法归零再出发，很多时候只有放空自己，我们才能够装进新的东西，也才能发掘新的启发或感悟。当然，如果想要更多地了解人工智能，可以通过数据，网络资料以及论文文献的方式去了解，那比很多大肆宣扬的媒体靠谱的多。
在人工智能方面，阿里存在什么误解
最近由于马云对于人工智能的一系列看法，出现了各种互怼事件，此前由于马云评论了“阿尔法狗”不懂人类，被“棋圣”聂卫平评价“马云说围棋是笑话”，此后在贵阳数博会上，李彦宏又反对了马云对于人工智能的看法。
而这也是雄辩者马云第一次在谈论技术问题上遭遇了各方的反对，其实反映的也是阿里对于人工智能方向的一些误解以及矛盾。
数据决定论的误解
对于人工智能的看法也同样如此，马云认为数据为王的时代，由此而产生的人工智能的价值，而阿里也一直都是一家从各个方面都注重数据的公司。
例如此前菜鸟与顺丰互怼事件，源头在于菜鸟抓取了本来不属于自身的数据，导致了顺丰的不满。另外在线下，其一直极为注重支付宝的占有率，与美团、微信支付打的不可开交，而投资华联、银泰等等正是为了抢占数据资源。
数据确实非常重要，有了数据就可以实现更精准的用户画像，进而提升交易量。但问题是这与人工智能的未来无关，其只是在提升已有场景的效率，但是并没有建立全新的场景，早在亚马逊诞生之前，沃尔玛就一直在做大数据的分析与研究，但是今天的市值却已被亚马逊超过，原因在于并没有利用新技术去建立新场景。
如今的人工智能也是一样，数据只能提升已有场景、已有商业模式的效率，但无法打开全新的商业模式。
对智能OS系统的误解
阿里云是阿里最为成功的项目之一，而阿里方面也希望能够借助于阿里云积累的技术，将其升级为YunOS，并覆盖未来的物联网世界。
这一想法肯定是对的，但是在具体落地层面却并没有做到智能，阿里似乎认为只需要将其技术接入到合作方的手机、电视、机顶盒、智能家居等产品，似乎就是在做OS系统，并可以称之为智能OS。
这其实依然是收集数据的思路，真正的OS系统，不仅仅只是提供后端技术，更重要的是在前端能够让用户也能够感知到OS系统。
这也与阿里云的基因有关，其本身是一个服务于企业TO B的产品 ，而不是服务用户TO C的产品，所以其虽然表面上有技术接入到各种智能硬件中，但是却没有在用户层面建立出类似于IOS、Android、windows这类OS系统的绝对的感知，并形成强大的依赖。
所以YunOS充其量只能算作是阿里云技术的接入，而远远还没有到达OS级别的程度，无论其覆盖多少设备，随着用户喜好改变，一旦设备被更换其也可能被一并更换掉，因为其并没有强大的不可替换的智能优势。
为何阿里很难做出中国的echo
7月5日，阿里方面即将发布一款语音方面的人工智能产品。而这也会让人联想到亚马逊的echo智能音箱，其于2014年发布，目前已经成为美国市场上占有率达到70%的智能音箱，光去年已经卖出500万台，而谷歌与苹果看到这一市场后，也跟进推出了Google Home和苹果的HomePod，意在看好该市场。
先抛开谷歌与苹果进军该领域不论，我们来看一下阿里是否能够打造出中国的echo？
在这一点上，我认为依然有待观望。
echo并非亚马逊的纯人工智能产品，其只是属于prime会员服务的一环，背后拥有海量的产品线作为整合支撑，诸如视频、音乐、电商、其他智能产品等等统统有效的整合在内，其打造了一个封闭的、一体化的智能体验，这也是其优于谷歌和苹果的优势。
而阿里方面，则与亚马逊相差了比较多的东西，例如物流方面亚马逊坚定的自建物流，而阿里并没有，只能最后补上菜鸟联盟来笼络各方，并最终引发顺丰事件。另外诸如亚马逊prime会员，其实整合了自身流媒体、视频媒体的服务，而在会员功能的打造上，阿里也只是通过收购方式拿下优酷土豆、虾米等产品，但很明显的是阿里并没有能力让其成为保持继续的成长，例如优酷土豆已经调出第一的位置，排至第三，同样整合也是更是无力。
另外再谈阿里有优势的电商，这同样是困境，echo用户可以在亚马逊上购买到统一的，标准化的商品，而淘宝天猫上则是一堆大杂烩，很难像亚马逊那样拥有流畅的语音购物体验，用户最终还是只能选择图文购买。
因此，echo是亚马逊搭建用户闭环体验的一个战略分支而已，但前提则是亚马逊搭建了一整套完善的线上体验，标准化的商品信息、物流、视频媒体、音乐媒体服务等等。因此，从整个用户闭环体验来看，阿里离亚马逊尚有一段距离。
此外，再从技术角度来看，阿里由于拥有海量的电商数据，因此其人工智能优势主要在于电商大数据挖掘，以及图像识别领域，而语音智能则并非阿里强项，举个非常明显的例子，例如阿里收购的高德地图，其语音方面采用接入的则是科大讯飞的技术，这说明阿里的语音技术，尚无法在成熟产品中落地，依然有待积累。
结语：
总的来看人工智能是大势所趋，阿里本身也拥有一定优势，但是由于其电商基因过重，过于看重数据，这也导致了其没能建立出更多服务用户的在线场景。
当然，此次阿里发布语音产品，也是意在拓宽这一场景，只不过，其面临着诸多困境，当然更重要的是需要调整对于人工智能的误解。
人们对于人工智能有哪些错误认识？
1、人工智能将取代我的工作
可以说，关于人工智能最常见、最危险的误解是，它将夺走人类的工作。是的，自动化正在导致一些低技能岗位的冗余增加，但这一趋势近年来被大大夸大了。此外，大多数科学估计表明，人工智能驱动的自动化创造的就业机会可能比它所取代的要多。然而，即便如此，这也不是重点。工作场所的人工智能可以提高个人和企业的绩效，而不是消除对这些工作的需求。
2、人工智能的工作原理和人脑完全一样
这是人工智能中一个普遍存在的错误，这是一个被广泛接受的事实。事实上，人工智能在很大程度上是一个非常简单的领域，有着非常基础的应用。人工智能不能理解或感知环境，也不能像人类那样真正地“学习”环境。简而言之，要让人工智能完成人类最基本的事情，比如读书或穿西装打领带，我们还有很长的路要走。
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。人工智能的好坏取决于创造它的人或公司。即使在业务用例中，AI的质量和可靠性也差别很大。尽管有许多不同的人工智能机器人，但行业专家(如顶级外汇经纪商)仔细审查了它们作为交易工具的可信度，这一事实表明，并非所有的人工智能都是中立或值得信赖的。有时候人工智能可以很容易地卖给那些对技术本身有太多信心的人。
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