「偽人工智慧」橫行明白這三點分分鐘打它臉

最新 07-20

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好像突然之間，每一個應用程序都雲服務都被人工智慧或機器學習強化了，新增的各種各樣的特性功能，像爆發了洪荒之力一樣神奇。

但是市場上很多關於AI和機器學習的營銷都是有誤導性的，他們做出的承諾是不現實的，而且經常會在不適用的情況下使用。換句話說，有很多宣傳語都是在胡說，千萬不要拜倒在它們的破布裙之下。

在解釋如何判斷軟體或服務是否真正使用機器學習或AI之前，先來說明一下這些術語的真正含義:

「

人工智慧是一種廣泛的認知技術，可以使特定的或情境推理、計劃、學習、交流、感知，以及能夠處理對象達到預定目標的能力。這些技術以不同的組合方式，創造機器或軟體實體，或至少表現得像人類和其他動物物種所擁有的自然智能。正如自然生命的智慧在不同物種間的變化一樣，人工智慧的智能也同樣如此。

」

「

機器學習是人工智慧的一個子集。它指的是專門用於檢測模式和觀察結果的技術，然後利用這種分析來調整自己的行為或引導人們做出更好的結果。機器學習不需要我們與智力相關聯的那種感知和認知;它只需要非常好的、非常快速的模式匹配，以及將這些模式應用於它的行為和建議的能力。這與人類和其他動物的學習方式是一樣的:知道什麼是有效的，什麼時候該做的更頻繁，知道去避免那些不好的東西。相比之下，一台普通的機器只做它被告知或被編程的事情。

」

真偽AI/機器學習的判斷依據：

1：將邏輯與學習兩個概念混淆

近年來，機器學習取得了很大的進步，所以並非所有機器學習都是「南郭先生」。快速判斷真偽的方法是向供應商詢問軟體或機器人是否可以在不進行軟體更新的情況下自動學習和調整。另外，問清楚對方如何訓練它;訓練如何幫助它學習你的環境並得到期望的結果。

大多數營銷人員所謂的機器學習只是邏輯上的。從第一天開始，程序員就一直在使用軟體中的邏輯來告訴程序和機器人該做什麼。複雜的邏輯可以為軟體或機器人提供多種路徑，根據邏輯設計的參數來進行處理。

今天的硬體可以運行非常複雜的邏輯操作，因此應用程序和設備看起來是智能的，能夠自己進行調整。但大多數人並沒有真正認識到，如果他們的開發人員沒有預料到某種意外情況，他們就不能像一個真正的機器學習系統一樣自己調整，再進行基於模式分析的試驗和錯誤處理。

即使真正的機器學習已經到位，機器學習系統也會被它的邏輯所設定的任何參數所約束——不像真正的人工智慧，它不能在編程的世界之外發現新的事實，只能學會理解和與編程的世界互動。

2、物聯網或雲技術的使用讓它變得智能

營銷人員喜歡採用熱門的技術術語，並將它們灑在已有的產品上。許多人並不真正理解這些術語的含義，或者他們不關心。他們只需要你的關注。如果你看到的是流行語，而缺乏技術細節，就應該清楚這是一個偽人工智慧了，這是一項適應新市場應用的老技術。

如今，物聯網和雲計算都很熱門，所以它們往往是營銷的核心。兩者確實都可以在機器學習或人工智慧系統(真正的人工智慧系統)中發揮作用，但並不是非常重要的角色，如果它們被隨便拿來用的話，你就要小心了。

物聯網依賴於本地和網路感測器，同時依靠本地和伺服器(雲)邏輯分析和執行器來做一些分析工作。總之，這讓設備看起來很智能，因為它們被編程，可以自動調節它們所感知到的各種事件。對於機器學習來說，它們是學習部分的重要輸入，也是調整後的操作的輸出。

雲計算帶來了過去無法想像的處理和數據存儲功能。設備不必承擔所有的開銷;相反，他們可以將所有的工作和硬體都轉移到雲上，以支持應用。這就是蘋果的Siri、微軟的Cortana和谷歌現在的工作方式:他們把你的演講發送到雲端，然後把它轉化為響應，然後再把它發送回你的手機。這樣，你就不必在你的口袋裡裝一個主機或數據中心，或者把它放在你的桌子上。因此對於機器學習來說，雲計算可以說是一種分析處理能力上的支持。