对人工智能常见的误解有哪些？

一、对人工智能常见的误解有哪些？

1、我们先讨论语言

从表面上看，我们似乎可以与程序直接通信-通过用英语对Siri说话，或在Google的搜索引擎中键入俄语单词。是的，Google和NLP（自然语言处理）程序通常会在单词或文本之间找到关联。但是他们缺乏全面的理解，并且在内容和语法方面存在许多困难。例如，可以将熟悉的动作序列（“脚本”）用作AI小说和电视节目的来源。但是他们的阴谋远没有吸引人或娱乐性。因此，除非您喜欢阅读计算机生成的年度业务报告，否则您很可能会发现AI写作工作很乏味或难以理解。

另外，计算机经常犯语法错误或使用笨拙的表达方式。优雅的写作风格仍然是只有人类才能吹嘘的东西。

至于相关性的判断……好吧，AI仍然很长的路要走，直到可以弄清楚如何穿上T恤或折叠缎纹连衣裙。当然，有一些诱人的误导性例子说明AI的发展，例如Siri，Alexa和Google Duplex，他们似乎进行了有意义的对话，甚至在您最喜欢的餐厅进行预订。但是，如果谈话偏离轨道，他们很容易被愚弄而给出混乱的答案。 例如，沃森（WATSON）在游戏节目《危险！》中击败了两位最高人类冠军。但是它并不总是赢。

例如，它因一个“奥运奇数”问题而绊倒并输了。问题是关于美籍德国体操运动员乔治·艾塞尔（George Eyser）的解剖学怪异性质。即，缺少一条腿。沃森（WATSON）正确指定了身体的…奇怪的部分–腿。但是，它无法理解其存储数据中的基本事实是该人的腿缺失。因此，答案“腿”被认为是不正确的。当然，不会再发生这种情况，因为WATSON的程序员现在已经表明了“缺失”一词的重要性……但是还会有其他错误。实话实说，即使在日常情况下，人们也经常依靠与WATSON有关的判断。

因此，我们可以消除这种误解。如果有的话，人工智能就告诉我们，人脑中的过程比我们以前认为的还要复杂和难以重建。

2.智能机器可以自己学习

另一个常见的误解是计算机可以自己学习。好吧，不是真的。当然，他们可以掌握如何以更好的方式执行任务。或根据现有数据进行预测。然而，我们，人类程序员，数据管理员和用户为他们的学习和改进提供了必要的输入。机器还无法单独实现智能的关键组成部分，例如问题解决和计划。

换句话说，除非提供初始数据，否则他们将不知道如何实现目标。想一下下棋。您可能会争辩说，机器学习（ML）使DeepMind的AlphaZero等AI程序 仅经过4个小时的自学就能实现超人水平的象棋游戏。错误。没有数据工程师向其提供初始数据，AlphaZero的成功仍然是不可能的。那推理呢？再一次，计算机科学家使AI技术能够解释人类语言，无论是英语还是中文。

话虽如此，不用担心。我们心爱的技术离不开我们（至少在可预见的将来如此）。

3. AI可以是100％客观的

并非如此。算法仅与创建它们的人一样公平。因此，有偏见的数据科学家将基于他们的有意或无意偏好来创建有偏见的算法。有趣的是，在公开使用算法之前，这些可能不会公开。

一个有趣的例子是亚马逊的招聘工具，该工具显示出对女性的偏见。

该公司的实验性招聘工具使用AI来给应聘者一到五颗星，以此来对求职者进行评分，就像您在亚马逊上对产品进行评分一样。

但是到了2015年，非常明显的是，软件开发人员职位和其他技术职位的候选人没有以性别中立的方式进行评分。

事实证明，亚马逊的计算机模型已经过培训，可以根据公司十年来收到的简历中的模式扫描申请人。由于在整个科技行业中男性占主导地位，大多数人来自男性。

因此，发生的事情是亚马逊的系统告诉自己，男人是更可取的候选人。它对包括“妇女的”一词的简历进行了惩罚，并对所有女子大学的毕业生低估了。

果然，亚马逊使程序对这些特定条款保持中立。但是，这是否可以保证机器不会提出其他可能会歧视的评分方法呢？

总而言之，暂时无法实现100％无偏差的AI。

4. AI和ML是可互换的术语

简单地说-不。这种明显的误解可能源于这样一个事实，即“人工智能”和“机器学习”（ML）这两个术语经常被错误地用来相互替代。因此，让我们澄清一下是什么。

机器学习是AI的一个子领域。ML是机器预测结果并给出建议的能力，而无需程序员的明确指示。另一方面，人工智能的范围要大得多。这是使技术通过人类智能的特质运作的科学。这是一个更笼统的术语（也可以进行哲学讨论）。

AI的概念在不断变化，这主要是由于技术的不断进步。例如，在1980年代，双子座家用机器人具有革命性，因为他能够接受语音命令并保留您的房屋地图以进行导航。但是今天，它比AI更被认为是迷人的遗物。

无论如何，如果ML的概念引起了您的兴趣，您可以在本文中找到对该主题的更详尽的解释。

5.人工智能将接替你的工作

这是一种普遍的恐惧，但实际上更多的是历史重演。在工业革命期间，人们也有同样的担忧。然而，担心失去我们的工作机会的原因远非凭空。人工智能目前旨在与人类合作，以提高效率，而不是与人类对抗。

因此，请从以下方面考虑。在您专注于更具创造性和挑战性的工作（例如学习在数据科学中取得成功所需的技能）的同时，人工智能可能会完成无聊且重复的任务 。

即使将来AI承担某些角色，这也只会基于新功能和需求而产生对新型工作的需求。

6. AI没有创造力

劳斯莱斯（Rolls Royce）使用AI从过去的引擎设计和过去的模拟数据中学习。人工智能还帮助他们预测全新发动机设计的性能。此外，该公司在新组件制造中采用AI。AI还协助他们更换需要检查的旧发动机的所有主要部件。

制药公司也使用机器学习软件。它可以预测患者对可能的药物治疗的反应。人工智能是如何做到的？通过推断因素之间的可能联系，例如人体吸收化合物的能力和人的新陈代谢。

AI当然可以在CG艺术中找到创造性的出路，因为没有它，就无法创建甚至有时甚至无法想象许多视觉效果。例如， 艺术家Harold Cohen编写的计算机程序AARON可以创建原始的艺术图像。该程序的作者科恩（Cohen）甚至说，与他本人相比，他是一个更好的调色师。新样式或图像必须由艺术家手工编码，因此不包括100％无需人工的创造力。但是，科恩比较了他和他的程序与文艺复兴时期画家及其助手之间的关系。

在音乐中也可以找到AI创造力的例子。

例如，大卫·科普（David Cope）开发了一个名为EMI（音乐智能实验）的AI程序 。它可以分析音乐作品，识别和表征音乐流派，并将片段和样式重组为新的原创作品。因此，它以贝多芬，莫扎特，肖邦，巴赫等风格创作了音乐作品。

因此，尽管AI不是独立艺术家，但它肯定会提出一些重要问题，例如：艺术的本质是什么？它是在艺术家的“思想”中还是在旁观者的眼中创造的？谁知道，也许人工智能将来会给我们一些创造性的答案。

7.所有人工智能都是平等创造的

一点也不。基本上，有三种类型的AI：ANI（人工窄带智能），AGI（人工通用智能）和ASI（人工超级智能）。

ANI，或人工狭义情报，执行单个任务，例如下棋或检查天气。此外，它可以自动执行重复性任务。由ANI驱动的机器人可以执行人类认为无聊的任务。他们可以搜索数据库以查找产品详细信息，发货日期和订单历史记录。

另一方面，AGI尚未出现。从理论上讲，AGI应该能够完全模仿人类的智力和行为。它应该是一个有创造力的问题解决者，可以在压力下做出决策。但这仍然是将来的事情。现在，人们普遍认为，一旦我们到达AGI，我们将成为进入ASI或人工智能领域的Fastlane的人，这是一个强大而复杂的程序，它超越了人类的智慧，将带领我们走向灭亡。幸运的是，目前，这只能在您喜欢的科幻电影中发生。

8. AI算法可以找出您所有的杂乱数据

人工智能虽然功能强大，但需要我们的帮助来确定数据。数据工程师不希望AI分析原始数据。他们先贴上标签。

数据标记是获取原始数据，对其进行清理并对其进行整理以供计算机提取的过程。

例如，著名的制药公司辉瑞（Pfizer）会仔细标记其数据。为了确保数据保持相关性，公司每六个月更新一次。一旦标记了他们的数据，就可以在ML中有效地使用它们。辉瑞公司使用机器学习技术进行患者和医师数据分析，以评估针对不同类型患者的最成功方法。该公司创建了一个模型，该模型利用了来自医生的匿名纵向处方数据。为了获得结果，它使用机器学习检查了数千个变量。最后，数据分析表明，最能确定一种辉瑞药物中最有效剂量的医生显示出更好的患者反馈。这些见解有助于实现更多以患者为中心的服务，并考虑了其他支持患者人群的方法。

因此，如果我们想要完美的结果和解决方案，则最好确保我们首先提供了完美的培训数据。

9.人工智能是新的

尽管看起来好像是最新的东西，但AI最早是在1840年代预见的。那就对了。Lady Ada Lovelace女士（英国数学家和作家）预言了其中的一部分。用她的话说，一台机器“可以组成任何程度或复杂程度的精致而科学的音乐”。

一个世纪后，艾伦·图灵（Alan Turing）和他的团队为机器学习奠定了基础。他们创建了Bombe机器，以破解第二次世界大战期间德国人用来发送安全消息的Enigma码。战争结束后，图灵（Turing）于1948年帮助设计了曼彻斯特的第一台现代计算机。但是，由于当时可用的技术太原始，他无法进一步推动AI的发展。在1950年代中期，开发了更强大的机器。

1950年代的一个重要里程碑是亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）的选秀运动员，他学会了击败塞缪尔本人。您可以想象那时的头条新闻数量！

在1960年代，计算机科学家致力于开发用于数学问题解决方案和机器人机器学习的算法。

而且，尽管在1970年代和1980年代（所谓的AI Winters）缺乏AI研究经费，但在90年代情况有所好转，导致了当今AI领域的最高成就。因此，术语AI和ML背后的最初想法可以追溯到过去，尽管随着时间的流逝，这些概念已经从以前的含义改变了。

10.“认知人工智能”技术能够以人脑的方式理解和解决新问题。

一般来说，认知AI技术反映了人脑的工作原理。他们可以识别图像或分析句子的信息。但是他们绝对需要人工干预。

例如，Facebook拥有一个图像识别应用程序，该应用程序可以分析Facebook或Instagram上的照片，并为用户提供与其互动的内容量身定制的广告。该应用程序还有助于识别违禁内容，品牌和徽标的不当使用或与恐怖主义有关的内容。

但是，Facebook在某些类型的认知技术上遇到了问题。

当它试图识别要显示给用户的重要和相关新闻项时，自动化过程无法区分真实新闻和虚假新闻。实际上，俄罗斯黑客设法在Facebook上故意发布虚假新闻，而没有被自动过滤器检测到。这是安全落后的典型例子。您想知道原因之一吗？事实证明，有某些模式可以诱使算法对对象进行错误分类。

二、有哪些被人误解的古文？

以下是一些常被人误解的古文：

1.《论语》中的“己所不欲，勿施于人”：这句话通常被理解为“不要对别人做自己不愿意被做的事情”，但实际上它的本意是“要以自己的标准要求自己，而不是去逼迫别人”。

2.《庄子》中的“胡蝶梦”：这个故事通常被误解为“一切都是梦境，没有真实的存在”，但实际上它的本意是“人们无法确定现实和梦境的界限”。

3.《老子》中的“道可道，非常道”：这句话通常被解读为“道是无法言说的”，但实际上它的本意是“用言语无法完全表达出道的真正含义”。

4.《孟子》中的“人之初，性本善”：这句话通常被误解为“人的天性本来就是好的”，但实际上它的本意是“人的天性具有向善的倾向”。

需要注意的是，古文的含义通常需要结合其所处的时代背景、文化环境以及作者的生平经历等来理解。

三、20世纪人们对儒学有哪些误解？

许多人对儒学的理解大都停留在汉语学术界在二十世纪对儒学的那种非常狭碍非常错位的理解和阐释上。这主要表现在：

1、不适当地简单地认为现代性和科学的发展是以“反宗教”为特征的，而看不到宗教观念在更为深层的意义上对孕育科学、道德和文化方面所具有的基础性意义。

所以，人们以为，如果说儒学还有什么价值的话，那一定不要把儒学解释成一种存在神性观念的思想，尽可能地把儒学往无神论方向上作解释，哪怕面对儒家经典中到处都是神性观念的思想文化史事实。在思想上强调儒学只是一种道德修养或者“生命的学问”，学术上则割裂儒学的完整图像，甚至只是从孔孟陆王的心学一线来界定儒学之为儒学的道统，其余则要么不认为是儒学，要么不认为是儒学的正统。而这一点又常常与中西文化比较中抓住所谓儒学之为儒学的“特质”来认同和持守，以体现思想身份认同上的区别性观念。

2、不适当地在民族主义思想下把儒学本身理解成一个为了跟西方相区别或相一致的思想，而失去了儒学传统本身的问题意识和文化意义。

人们甚至用一种凡是在我们的思想中西方有的东西就一定不是我们自己的而是西化来的；或者相反地认为，凡是西方有的东西一定是我们古已有之的。在这种思维下，人们几乎失去了在一种思想文化自身的问题意识和传统上思考和解决文化本身问题的能力。儒学的研究者成了一种要么是对思想创造权属归宗的声誉争夺者，要么是对儒学如何是一种批判靶子之可批判性进行研究的终结者。

3、人们不适当地把儒学仅仅理解成一种需要对中国的任何问题承担责任并阻挡中国前进的腐朽思想和王权专制政治的根源。

人们对儒学在文化和精神生活深层结构中的塑造缺乏了解，对儒学关于人性尊严和生活秩序的基本立场也缺乏深入的了解，更不用说对儒学在人类精神路向中所开创的人在理性和灵性的发挥下通过了解自己和世界而下学上达并效法天道法则和自然秩序的伟大历程，从而使道德、政治和知识在精神上成为可能的卓越思想有所了解。

今天儒学研究的特点就在于：我们是在一种文化的自身传统和问题意识下思考文化本身的问题，探索一种文化传统的各种可能性，而不是像二十世纪的儒学研究那样热衷于在中西思想文化的对比关系中来谈论儒学与西学怎么样一样和不一样。即使我们谈到中西文化的比较问题那也是从中华文化传统的自身问题意识下来考虑某种吸收和比照对发展儒学的意义，而不是为了跟西方一样和不一样。

假如你务实地面对生活在一种文化传统下人所遇到的各种问题，那么，你实在没有那么多的闲情逸致去空谈什么中西之争。文化本身并不是为了跟别人一致或不一致，而是在某一问题性下理解和解决文化和人本身的问题。也正是确立了这一立场，我们也才能知道什么样的思想文化对我们的文化和生活系统具体什么样的意义或者产生什么样的影响，包括我们自身的东西和西方的东西。

这是一种活在文化中思在生活里的切实性和真正意义上的儒学和儒学研究。

我愿再次以拙文《儒学述要》来框正那些对儒学缺乏深入了解和全景图像的各种奇怪说法。对于儒学及其所塑造的文明和社会系统的不健全知识，意味着人们很难在儒学的自身问题意识下展开思维和言说，也难以对儒家文化何以如此这般的思想文化形态作出解释。我希望在所有人的心中来重建一种关于儒学文化传统的新论说及其认同。

四、为何世人对贵州有很多误解？

天无三日睛，地无三尺平，人无三分银，这是长期以来外人对贵州的印象。贵州在外界人的眼中一直是贫穷落后的象征，这并不是外界的偏见，而是以前的贵州确实贫穷落后。造成贵州贫穷落后的原因是多样的，我觉得地理原因是主要因素，地处西南腹地，远离沿海，喀斯特地貌，交通不便，无工业基础，特别是交通不便，即使有丰富的煤炭资源，也只是少部分人暴富，有的暴发户给外人的形象确实不好，贫富差距很大，以前交通可能是制约贵州发展的重要因素。

五、外国人对中国和中国人有哪些误解？

出了国才知道，有时候外国人会对中国无知到令人无语

这些年你遇到哪些老外对中国的偏见？

刻板印象这东西很早就存在，不过来到美国之后才发现，部分美国民众对中国的认知还真需要科普科普。

随着中国的发展，美国人心中的中国人形象也一直在变化。中国人会武术这段子都已经过时了，但作为留学生，小编还是经常要感受过外国人的问题轰炸，并每次都予以微笑还击。

饮食篇

说到中国，外国人往往最先想到的就是中国菜和中国美食。他们总和我说：“我超爱中国菜！”，但实际上他们所爱的中国菜就是左宗棠鸡。

然而这只是开头，外国人对大中国的好奇还在后头，比如：

中国人爱吃狗肉

朋友的意大利男友看到别人家的小狗都会来一句：它们好可爱你们不要吃她

朋友瞪了他一大眼，“你隔壁家的大黄，是不是两天没见它了。”

然后这位意大利男友还真的信了。

"Black Chicken"

小编一次姨妈光临，于是就特意从中国超市买了一只乌鸡。小编可是找了很久才找到那种小乌鸡用来煲汤。结果美国室友回家问到味道手贱就掀锅盖，看到乌鸡整个人吓晕。

“WTF，Black Chicken??？What the hell is this ! ”

你这样歧视 Black Chicken 很不政治正确..

中国是Fortune Cookie 的天堂

一美国傻白甜姐们儿在聊天时得知我来自中国，于是很兴奋的跟我说，

“天哪！你们那边肯定到处都是 Fortune Cookie。”

我：来美国前我就没见过Forturn cookie，估计生产出来都给美国人吃光了。

中国人爱喝热水，我懂

有一次因为生病了就在家里烧热水喝，美国室友看到以后神秘地会心一笑，

“中国人都爱喝热水，我懂~”

我：小时候真的都是喝凉白开的啊！如果不是我生病，我才不喝开水。

室友还是还以微笑：我觉得喝热水挺好的

我：我，我，真的不是每天都喝热水啊！

生活篇

由于很多美国同学都没有走出过美国，而且他们也不太愿意了解除了美国外的世界。所以，在部分美国人眼中，世界长这样。Ps: 中国是右侧的那一坨蓝色区域。

当然，美国同学对中国人的了解就可能非常有限，于是就有了以下的这些段子。

中国人数学好啊！考试就抄他的了！

每次只要上和数学相关的课，中国人周围都会齐刷刷地围起一个小圈。

“考试坐你旁边吧。”

“老师刚才讲的这个你懂吗？能告诉我吗？”

我表示，我一个本科中文系的学生，你觉得我的数学会好吗？

中国留学生都有钱啊！

美国朋友看到中国同学都穿有一件手臂四条杠的灰色卫衣，于是自己也很想来一件。

同事：你们都穿的手上有几条杠杠的卫衣是啥牌子，我也想要。

我：Thom browne，你可以看看。

同事马上打开电脑，准备下手一件，不过看到价格后，她表示：“ Are you Chinese F**king crazy ! No one is gonna buy this sh*t！"

我：所以，我买了三条杠的阿迪达斯啊~

外国人眼中的无敌汉字键盘

外国人总是不能理解中国的汉字是如何打出来的，必须是一个汉字一个按键啊。所以，外国人眼中的中国汉字键盘长这样...

所以我们打字还得配个踏板...你外国人这脑洞有点大。

中国大妈游泳都穿脸基尼

青岛大妈的脸基尼还没在国内被人了解，就先火到国外了。一天，好友发了一张照片给我，

好基友：你回国是不是夏天游泳都穿这个？Lol

我：你哪里看到的，我没听说过....你喜欢可以给你买一个...

全世界都在Netflix看电影

某日，在和室友聊天。突然聊到新的《纸牌屋》，于是，

室友：你在Netflix上看XXX，很好看！

我：我没有Netflix。

室友：我知道了，你用Hulu 是吧。

我：不用Hulu，也不用Netflix。

然后室友震惊了，“那你从小到大是怎么看电影的！”

我：......?/.#%X*&@，有个东西叫BT天堂..还有个东西叫哔哩哔哩...

生理篇

很多外国人没办法分清亚洲人的长相，认为都长得很像。但是！对于中国人的某些器官特征，外国人总还是有些误解！比如，

中国人都是小眼睛

可能是花木兰在美国人心中的形象太深入人心，外国人总觉得中国人都是小眼睛，单眼皮。但虽然华裔比较多单眼皮，但咱们也是有大眼睛的人的啊！

比如，我们的山寨的双眼皮、大眼睛兵马俑。

中国男生 Size 不行

很多外国男人总莫名地觉得黑人第一，白人第二，亚洲人最后。并予以嘲笑，但实际上，是驼子是马还是得拉出来溜溜才知道。反正小编的一位同事有次约一个美国妹子，到家之后妹子直呼Exciting……

我相信此处，我们的男读者肯定有很多故事，请大家后台留言。小编就不细说了。

中国人对西方的误解

实际上中国人对“歪果仁”也有很深的误解和刻板印象。

首先，对于很多中国人来说，“歪果仁”= 会说英语的白人，尤其喜欢以美国白人作为“歪果仁”的代表，而在讨论中常常忽略了其他族裔的非中国籍人士。

其次，很多中国人总觉得白人很有钱。但实际上并不是这样的，四千三百万美国人有学生贷款，而7分之一的美国人因为学生贷款推迟结婚。

也有中国人在来美国前觉得美国人很开放，但真正接触下来才知道其实美国南方非常保守，而大部分想要认真交往的美国人是不会在第一次约会后就上床的。

我们总在不自觉地被影响并对其他文化产生误解，而真正能够打破这样局面的是一段扎实地异乡旅居经验，这也是留学生回国后才会真正体会到的不同。

好啦，读者时间到，在你留学的时候曾经遇到哪些令人无语的刻板印象和偏见呢？可以在评论区留言。

六、人类对森林的误解是什么？

人类对森林的误解是：森林只是让人砍伐取得木材，用之于建筑或造纸等行业。这样写，既引出下文对森林的详细介绍，提醒人们重新审视森林的作用，又与下文所写的森林对人类及地球的贡献形成鲜明的对比。对森林的重新审视”这部分，思考森林对人类及整个生物界不可替代的价值。

森林不可替代的价值明确“人类，以及土地、庄园、农作物，因为有了森林的庇护而祥瑞、安宁。”

这种庇护朝朝夕夕、年复一年，从过去到现在一直延续到未来护卫我们的耕地，保持水土，涵养水源。

七、养生馆有哪些养生项目？

　　养生馆主要有按摩，推拿，足浴，蒸桑拿等项目，其中按摩，推拿可以放松全身肌肉，消除疲劳，是年轻人的选择，足浴蒸桑拿老年人居多。养生馆的养生项目有艾灸温灸、艾灸温灸：这个项目的原型就是中医养生，由于每个人的体质不一样，因此要结合实际情况进行艾灸温灸。项目的好处就是可以很好的缓解身体各部位的关节酸痛，有助于解决身体亚健康

八、养生的职业有哪些？

移动医疗检查。移动医疗检查就是在网上发布信息,如果客户有检查需求,可以在不需要客户自行前往的情况下,由移动检查团队到客户家里或者办公室里为客户进行疫苗注射或者各种检查及测试,最大限度地为顾客提供便利健康支持。

九、北方人对广东糖水的误解？

北方人和广东人的口味有点不同才有所误会

十、有哪些养生音乐？

适合倾听的养生音乐有《琵琶语》《行云流水》《茶悟聚友》《平湖秋月》等等。

当我们失眠时可以听着优美的改善睡眠的纯音乐入睡《高山流水》《梦江南》《月儿高》《疏眉弄影》

心情郁闷时可以听的养生音乐有《化郁曲》《春风得意》《鹧鸪飞》《江南丝竹》

心情烦躁，需要去心烦，提振精神时适合听的音乐有《解忧曲》《喜洋洋》《喜相逢》《紫竹调》