AI冷知识教程 随着人工智能越来越成熟，我们的生活受到了越来越多的影响。但是，即使对人工智能有一定的了解，我们也可能并不清楚某些细节或者特别的事实。以下是一些AI的冷知识，希望对你有所启发。
1.人工智能不是智能 人工智能实际上并不是真正的“智能”。人工智能程序只能执行它们被编程执行的任务，无法进行自己的决策。与之相反，人类大脑有能力进行自主决策和学习。
2.神经元不是神经元 在神经网络中，被称为“神经元”的单元并不是真正的神经元，而是对生物神经元的模拟。与神经元不同，神经元模型仅通过输入和输出收集数据。
3.人工智能喜欢噪音 神经网络在接收数据时，如果数据存在噪音，它们不仅不会影响神经网络的功能，甚至可能提高其准确性和效率。
4.计算成本高昂 训练和建立一个高效的神经网络需要巨大的计算资源。这些计算花费通常由大型技术公司和学术机构承担，而非个人普及。
5.人类神经系统与人工神经网络的不同之处 神经网络的构建受到神经科学启发，但与人类神经系统还有许多区别。例子包括神经网络的通量比人类神经系统低一至两个数量级，以及神经网络对确定问题（例如计算机任务）有很好的执行能力，但传统的人类思维（如具体感觉或随机创造力）领域尚有待发展。
6.机器学习算法基于固有偏见 机器学习算法是基于对过去数据集的训练和预测。这些过去数据集的固有偏见和缺乏多样性可能会影响机器学习算法的决策，以至于算法将预测的结果与过去发生过的事件联系起来，从而限制了创造力和未来的探索性能。
7.机器学习不是智能 物理科学家李开复曾经说过：“机器学习不等于人工智能。”尽管这两个领域之间有些重叠，但是机器学习算法只能执行接受数据和预测结果的任务。
8.私人数据可能会被泄露 虽然现在市场上存在类似于区块链技术的加密方法，保护个人数据，但是我们仍应该谨慎对待一些无关紧要的数据集。未经适当处理和保护的数据可能会被黑客和其他不同方面的人用于不当用途。所以我们要更加关注我们的数据安全，尽可能的减少无关数据的记录。 本文总结了一些AI的冷知识，这些知识不仅仅是有趣，而且有可能影响我们对技术的理解和态度。AI只是一个工具，我们应该谨慎使用它，以便更好的实现我们的目标。