提高我们日常生产力的需要导致了人工智能的产生和发展。和任何主要技术一样，对它的误解也需要纠正。

不管你对人工智能的感觉如何，它都会一直存在，随着时间的推移，我们可能会越来越依赖它。让我们来看看一些你应该停止相信的神话。

浅谈人工智能的影响

人工智能（AI）只是在机器上模仿人类的智能。它的目标之一是提高计算机的认知推理能力——更准确，更少偏见。

人工智能的产品在智能**、电脑和物联网设备中都很明显。一个很有前途的前景是它在工业和天文学中的应用。例如，它在2017年谷歌/美国宇航局在美国宇航局网站上发布的开普勒-90i行星的发现中发挥了重要作用。这是人工智能在天文学中的首次亮相，使其在太空中的巨大潜力更加引人注目。

然而，随着时间的推移，对人工智能的误解引起了人们的担忧。未来学家和技术专家坚信人工智能的影响是无限的。

让我们来批判性地看看其中的一些神话，挖掘其中的真相和谎言。

1在工作场所，机器将取代人

这是最具争议的神话之一。它认为员工和机器之间存在竞争。令人惊讶的是，这个神话似乎更受年轻员工的欢迎。

CNBC/SurveyMonkey在2019年发布的一份职场统计报告显示，37%的美国年轻人担心人工智能会取代他们工作。但事实是什么？让我们看看一些事实和数字。

根据福克斯商业公司（Fox Business）的数据，尽管截至2019年，亚马逊零售仓库中的机器人数量超过20万台，但在2019年至2020年间，亚马逊的人力**率跃升至23%。亚马逊一直在招聘，那么这些机器人有什么意义呢？

这个问题的一个明显答案是，世界各地的公司都在不断地寻找减少员工工作量的方法。这并不是完全取代他们，因为人们常常错误地认为。

在工业中，人和机器之间的协作比我们所知道的要多。邮递业也不例外。证据就在DHL的邮件递送系统中——无人驾驶飞机把沉重的包裹抬起来，让快递员工不用动手。人工智能也用于银行，以便更好地为您服务。

Starship还报道了其校园内的食品配送系统，该系统将机器人与配送员工进行映射。这样，员工就可以控制机器人，而不是自己送货。这大大减少了压力，提高了生产力，提高了效率。

在实际意义上，它更像是人类和人工智能之间的联盟。因此，完全同意这样一个神话是有点错误的。

人工智能不会取代你的工作——它们只会重塑你的工作方式和你在工作中的表现。

2人工智能将接管世界

我们必须注意合乎逻辑地处理这个神话。虽然一些著名的人工智能专家已经警告过人工智能即将出现的危险，但我们对他们的观点理解得如何？

创造出比男人和女人更聪明的机器的想法是有争议的。史蒂芬·霍金和尼克·比尔顿等认为人工智能在未来可能会脱离人类的控制。这引起了人们对即将到来的机器人世界末日的恐惧，正如许多科幻电影所描述的那样。

作为反驳，埃隆•马斯克（特斯拉首席执行官）对监管、制衡做出了更符合逻辑的表述。他把人工智能比作一个恶魔，如果我们做了傻事，我们可能会失去控制。这一切都取决于我们做了多少我们无法控制的事情。

虽然效率和准确性是人工智能的强项，但人工智能永远无法达到人的直觉和情感水平仍然是一个明显的事实。所以他们的神秘政变，这是不合逻辑的，将受到我们对他们的影响。

一个更可靠的论据是，人工智能可能会让我们失望。事实上，有证据表明人工智能在医学上是失败的。一个例子是IBM的WATSON失败的癌症治疗建议，Becker的Health-IT医院评论报道了这一建议。

另一个例子是《****》的一篇报道，详细描述了一名行人被自动驾驶Uber车辆撞死的情况。因此，我们看到的问题是人工智能的自我控制和人类的影响，而不是它们消灭人类和随意接管世界的潜力——当他们甚至没有意愿的时候。

三。人工智能将进化成为超人

2014年的电影《机器》中，一个**机器人角色在获得了高水平的情商后变得狂暴。像这样的科幻电影往往会塑造人们对人工智能未来的看法。但是仅仅凭想象来确立我们的信仰是不切实际的。

很明显，人工智能现在影响着商业智能、天文学、医学和药学的决策过程。但事实是，不管你把机器训练得多么好，它都不能独立思考。

这是一个限制，人工智能需要很长时间才能克服——而且可能永远不会发生。因此，大多数使用人工智能的过程总是依赖于人们的最终判断来决定。

因此，认为人工智能的潜力压倒了我们多少有些可笑。把人工智能描绘成比我们更准确、更有效地执行更艰巨任务的现代仆人——不比我们聪明——更有意义。

4人工智能和机器学习是同义词

人工智能和机器学习有时被错误地等同起来。这些术语虽然相互关联，但并不相同。

人工智能和机器学习的起源可以追溯到20世纪50年代，“机器学习”一词是由IBM的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在1952年发明的，当时他成功地开发了一个可以玩跳棋的计算机程序，掌握了以前的所有位置。

然而，开发带有人工大脑的机器的需求在20世纪40年代末成为人们关注的焦点。由于有必要对机器所做的一切有一个更宽泛的术语，包括学习，人工智能在1956年成为一门学科。

因此，同义使用这两个术语并不十分正确。机器学习是一个机器根据以前看到的信息通过经验进行学习的过程。更多信息，我们已经看了一些机器学习算法的例子。

这些信息都是以数据的形式存在的，不管是不是特色信息。另一方面，人工智能涉及所有的过程，包括机器学习，这些过程产生了我们今天所知道的产品。

5机器人是人工智能的唯一产物

因为这个概念是如何在我们的想象中出现的，每次人工智能这个词产生共鸣，机器人就会出现在我们的脑海中，这很正常。然而，人工智能适用于所有技术领域。如果机器人是人工智能的唯一产品，它们将无处不在。

除了机器人的概念，人工智能提供了更复杂的创造。智能**的面部和指纹识别系统、智能决策家用电器、智能医疗设备和商业智能等等都是人工智能。

机器人技术只是依赖人工智能的一个方面。在某些情况下，我们可以将“机器人”一词分离开来，意思是能够自动执行特定物理和复杂任务的机器。这就是为什么“机器人技术和人工智能”一词在某些情况下被同时使用的原因。

从本质上讲，机器人不一定是人工智能的产物。有时，它们可能只是机械和电气部件的组合。人工智能只有在应用时才能影响这些机器人的行为。但是机器人仍然可以独立于人工智能而存在。

见多识广：利用人工智能

一些关于人工智能的争论把它描绘成一种威胁而不是一种解决方案。希望在读完这些神话之后，你能更好地理解人工智能背后的真相。不要忘记，你所相信的也是你选择如何使用或思考人工智能的一个因素。