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很多人看到了人工智能的神奇，以为人工智能是一种十分神秘的事物，其实并不是这样的，现在很多的媒体为了流量故意将人工智能描述为神奇而神秘的东西。其实像Google，Facebook，Apple，Amazon和Microsoft这些公司，它们研发的人工智能是十分神奇的，但是中国的百度、腾讯、阿里巴巴公司也是能够做到这些的，但是用神秘和神奇这两个词来描述人工智能的话，那么就不利于人工智能的发展。很多商业集团要想对人工智能加以使用的话，那么一定要先去了解这些，如果认为人工智能太神奇，很可能就放弃了人工智能的使用。其实，人工智能是数据、数学、模式和迭代。如果我们想要人工智能应用到商业活动中，我们必须更加透明，并解释清楚人工智能的3个互相连锁的关键概念。

首先就是训练数据，训练数据是机器可以用来学习的起始数据集。训练数据有输入值和自带答案的输出值，这样机器学习模型可以从答案中寻找模式。第二就是机器学习，机器学习是软件从训练数据中学习到某种模式，并把它应用到新的输入数据中。机器学习模型可以预测出一个分类，告诉你它对该分类的把握有多大。机器学习的关键特征是，它不是通过固定的规则来学习。因此，当它消化新的数据后，它会调整其规则。第三就人机回圈，人机回圈是人工智能的第三个核心成分。我们不能指望机器学习万无一失。

我们在这篇文章中给大家介绍了大众对人工智能的误区中的一个，那就是认为人工智能是一个十分神奇的东西，其实是对的，但是这样不利于人工智能的发展。一个好的机器学习模型大概只有70%的准确性，因此你需要一个人机回圈流程，当模型的可信度低时，还可以依靠人。因此，别被人工智能的神话愚弄了，人工智能是训练数据加上机器学习加上人机回圈。在此基础上，可以帮助大家对人工智能有一个基本的理解。

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