人类对森林的误解是什么？

一、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。

二、人们对「内审」有哪些误解？

最简单的就是把内审员错误认为是财务、外审、审计局的人。上元(教育)细分的话有以下几种情况：

一是对内部审计的职能定位有误解，认为内部审计就是做合规检查或财务检查的。

二是对内部审计的工作内容有误解。对内审工作内容的误解主要源于对内审职能定位的误解。

三是对内部审计的方法和手段有误解。内审人员必须了解自己所在行业的运行现状、未来的发展趋势，否则只能跟随在业务人员后面，停留在简单的合规性的检查上，然后被逐渐的边缘化。

三、企业对KPI的误解有多深？

在中国很多的企业家对于KPI又爱又恨。爱是因为KPI有效打破平均主义，极大提高员工的积极性；恨是因为KPI慢慢成了所有员工的唯一追求，公司原来的优点丧失殆尽，甚至企业上下都忘记了曾经的初心。

从“天使”到“魔鬼”的KPI

KPI（Key Performance Indicator）是在工业时代由管理学家或企业家在企业管理活动中经验提炼和总结出来的概念，它并不是由特定的某一个人提出，它的发展也经历了漫长的过程，它代表了一种管理理论。设立KPI的价值在于：使经营管理者将精力集中于对绩效有最大驱动力的经营行动上，及时诊断生产经营活动中出现的问题，并采取能够提高绩效水平的改进措施。

KPI的思想大约在2000年左右开始传入中国。由于我们的经济是在计划经济时代发展而来，大部分企业的平均主义思想严重，而KPI理念的发展，有效的打破了原来平均主义的较为严重的情况，用一种相对科学的方法实现了多劳多得的理念，从而极大提高了企业活力，为当时那个阶段企业的发展起到了非常大的促进作用。所以当时KPI成了很多企业的“天使”，几乎所有企业都在做绩效管理，在制定企业的KPI指标。随着KPI在公司内覆盖面越来越广，KPI指标越来越多，KPI也渐渐变成另一种模样。

随着KPI应用的发展，KPI绩效评价指标越来越被看作是管理控制的工具，而且仅仅是为管理控制服务。因此，在具体的工作场所，员工们经常会因绩效评价没有达到预期目标而感到沮丧，甚至有时会失去信心。

KPI绩效评价指标还变成经理和员工之间分裂、发生冲突的根源（经理往往会借口，这些指标可是我们一起商定的。可在大多数情况下，指标是经理制定，然后附带一系列看似无可辩驳的制定原因，从而讨论确定下来。）它甚至可能会对员工计划实现的成果产生负面影响。

今天在中国的企业中，大家所理解和运用的KPI方法很多都远远背离了它的初衷，企业一意孤行地运用它在绩效评估上，带来一系列抑制创新，摧毁内部信任，忽视战略要点，甚至危及企业存续的问题，以至于很多企业不得不讨论是否要废弃它，甚至有的公司喊出KPI是“魔鬼”的言论，可见企业对KPI之愤慨。

企业对KPI的误解

绩效考核应该是员工积极工作的动力，而不是让KPI成为损害公司的破坏者。彼得·德鲁克说过：管理必须同时考虑现在与未来、短期与长期，如果眼前的利润得靠危害公司的长期利益，甚至以公司的生存为代价而换得，管理问题就是不算获得解决；为了冠冕堂皇的未来而冒今年惨败之险的管理决策，是一个不负责任的决策。所以不能要求每个人都能有同样的认知，KPI就是统一的方式方法。

但随着KPI理念的应用发展，越来越多的企业对KPI的导入存在一些错误的认知，简单总结为以下几点：

一、KPI定义误区

I是什么？I就是indicator，也就是指标。所以，在这么多的指标里面，我们会选择些可能和我们的绩效有关，那么这就叫Performance Indicator，然后在这些所有和绩效有关的指标里，又会选择一些非常关键的指标，这就是KPI。

绩效评价指标可分为关键成果指标、绩效指标和关键绩效指标，其中关键结果指标是根据企业目标分解而来的一些关键性结果指标。而绩效指标是工作过程中为实现关键结果指标过程中所做的过程性工作指标，而其中起到关键重要作用的指标则是关键绩效指标（如图）。

企业里面很多误区是把I或者把PI当成了KPI，导致企业对部门甚至员工的考核指标越来越多，一方面导致员工越来越不了解应该集中资源做哪些工作，致使工作效率下降，另一方面指标过多，造成部门间甚至是部门内部一些指标间存在冲突或矛盾，进而导致部门间为了各自指标而产生嫌隙。

二、KPI和后面的奖惩的关联误区

绩效考核本质上是一种过程管理，而不是仅仅对结果的考核，更不是简单直接的薪酬依据。但实际我们很多绩效考核管理硬生生地把我们的薪酬、奖金和某些指标做直接的、单线的、简单的联系，这就带来了非常多的问题。

一个指标直接会联系到这个人的工资的情况，也就是说我这个增加多少，我就应该得多少钱，那么就带来我们很多的绩效考核的弊端。常见问题有：

1） 从绩效考核的目的出发，而忘记了战略目标和关键问题；当每个人都忙着自己的KPI时，已经没有人为解决制约企业发展的关键问题而格外努力；

2） 将员工的晋升和薪资与KPI紧密连接，制造了大量不必要的信任危机；

3） 与经济收入关联，让KPI无法驱动冒风险的创新，哪怕只是小小的试错；

4） 用考核代替管理。绩效考核管理的重点不在考核，而是利用考核进行管理。使用这个工具的管理者可以和员工明确其任务和目标，及时发现员工实现目标过程中的偏失，以便及时对员工给予必要的支持、帮助和管理。

三、导入过程的误解

1） 相信“绩效考核，一考就灵”。绩效考核只是众多管理工具中的一种或管理工作的一部分，只有系统地做好经营和管理的梳理工作（战略、模式、组织、人员匹配、制度、流程等），才能让绩效考核的作用发挥出来。

2） 设计过分复杂的考核体系。过于复杂的考核指标和考核体系，会让管理者和被管理者都为了得综合高分而失去了工作重点。

3） 绩效考核体系要么不专业，要么追求形式主义。不专业体现在指标和目标设计的不合理上，例如，指标和目标经常被随意改变；指标分配不当，一个人无法对他自己的目标负责等。与之相反的一个错误是追求形式主义，不把时间花在实质目标和指标的讨论上，而是做很多似是而非的表格、权重计算等。

导入KPI的基本条件和正确打开方式

绩效考核本质上是一种过程管理，而不是仅仅对结果的考核。它是将中长期的目标分解成年度、季度、月度指标，不断督促员工实现、完成的过程，有效的绩效考核能帮助企业达成目标。

在企业中能否执行关键绩效指标并发挥其效应，很大程度上取决于下面的四个基本条件：

1、企业与员工、关键供应商、客户等所有利益相关方之间，能够达成这样的共识：要理解重大组织变革和文化变革的重要性，并接受变革的必要性；

2、向基层的权力转移。包括行之有效、组织管理严密的上下层级双向沟通；让每个团队拥有开发选择他们绩效评价指标的权力；赋予对绩效负责的员工能够积极影响绩效结果的相应权力；加强对员工的培训。

3、综合评价指标、报告及改进绩效，把绩效改进和绩效指标的发展变为一个及时的、重复的过程。

4、与平衡计分卡的理念相结合，从企业的使命愿景推导出企业的KPI指标。

每一种工具的价值所在，它们给予企业管理者的启示。综合起来，可以概括以下几个方面：

首先，企业的目标是核心。无论哪一种方法，管理的内容是目标，管理的目的是保证目标的实现。

其次，系统的内在逻辑。公司、部门和具体岗位，高层、中层和基层，都是一个神经系统，压力的传递，责任的追踪，绩效伙伴，谁也离不开谁。

第三，同样的SMART原则。明确的、可衡量的、量化的、务实的、有时间表的，这些原则，这些要求是业绩管理操作性强的根本。

第四，管理的80/20法则。关键的20%创造了80%的绩效。所以业绩管理所关注的是关键业绩指标。

第五，关注未来和发展。目标本身就是关注未来发展的，它体现了企业的追求；考评是手段，激励是目标，改善是根本。业绩管理所追求的是企业的持续发展。

第六，双向沟通，持续改善。

设定目标要沟通，考评结果要沟通，如何改善要沟通。业绩管理很简单，就是目标+沟通。

KPI是把带柄的利剑，只有抓到剑柄才能使其成为利器，如若握错了地方，它则会成为伤害自己的利刃。也只有找到适合自己的管理或KPI才是有用的，公司真正的竞争力一定是来源于自己的方法论。切忌这山看着那山高，一味的模仿别人。（来源：求是达明管理咨询公司 巩相阳）

四、对心理健康的误解

心理健康一直以来都是人们关注的焦点。然而，在这个信息爆炸的时代，很多关于心理健康的误解开始在社会上流传。本文将针对这些错误观念进行澄清，以帮助人们更好地理解和维护自己的心理健康。

误解一：心理健康只涉及心理疾病

对于许多人来说，心理健康往往被狭窄地理解为仅与心理疾病有关。然而，心理健康并不仅仅是关于疾病的存在与否，更重要的是个体情感、思维和行为的整体状况。

心理健康包括个体积极的情感体验，正面的人际关系，适应压力的能力以及良好的自尊和自信等。因此，心理健康是一个正常个体维持生活平衡的重要方面。

误解二：心理健康问题是意志力的问题

一些人可能误认为心理健康问题是由意志力的不足或缺乏自律性所引起的。然而，这是一个严重的误解。

心理健康问题通常是多种因素共同作用的结果，包括遗传、环境、个体经历、社会支持等。将心理健康问题简单归咎于意志力的不足是对患者的不公正评判，也是对问题复杂性的忽视。

误解三：心理健康问题只需要自我调节

尽管自我调节在心理健康中发挥重要作用，但仅靠自我调节通常无法解决所有问题。

与身体健康一样，心理健康也需要专业的帮助和支持。心理咨询师、心理医生和其他心理健康专业人士都是可以提供必要支持和治疗的专业人员。他们可以帮助患者识别问题、提供心理支持和指导，以及制定个体化的治疗计划。

误解四：心理健康问题只会影响个体

心理健康问题不仅仅是对个体的影响，它还会对整个社会产生重要影响。

心理健康问题会降低个体的工作效率，干扰人际关系，增加医疗成本，并对社会稳定产生负面影响。因此，关注和解决心理健康问题不仅是对个体负责的行为，也是社会可持续发展的一项重要任务。

误解五：心理健康问题是无法治愈的

对于一些人来说，心理健康问题可能看起来是永久存在的。然而，这是一个被误解的观点。

像身体疾病一样，心理健康问题也可以通过适当的治疗和支持得到缓解和治愈。这可能包括心理疗法、药物治疗、社会支持等多种形式的干预。

重要的是要认识到，每个人的心理健康问题和治疗过程都是独特的，因此，个性化的治疗方案是非常关键的。

误解六：心理健康问题只发生在特定人群中

一些人可能认为心理健康问题只影响某些特定的人群，例如精神病患者或战争受害者。然而，心理健康问题实际上是普遍存在的，不分年龄、性别和社会地位。

任何人在生活中都可能面临心理健康问题，而且这些问题并不是人们的过错或弱点所致。它们是正常生活的一部分，应该得到正常化和平等对待。

误解七：心理健康问题是个人的责任

心理健康问题往往不仅仅是个人问题，更是一个系统性和社会性的问题。

社会环境、教育体系、工作条件、家庭关系等都与心理健康密切相关。因此，解决心理健康问题需要社会各个层面的共同努力，包括政府、组织和个人。

为了营造一个更加健康的心理环境，我们需要加强心理健康教育，提供充足的心理支持资源，并推动建立健全的心理健康服务体系。

总结起来，对于心理健康的误解往往会阻碍人们正确认识自己的问题，并寻求适当的帮助。我们应该努力消除这些误解，并为心理健康问题的认知、预防和治疗提供更多支持和关注。

五、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

六、职场新人对工作误解

在职场初涉时，许多新人对工作存在着一些误解。这些误解可能来自于缺乏经验，或是对于职场的认知有所偏差。在本篇博文中，我们将探讨一些职场新人常常存在的误解，并给出一些建议，希望能帮助他们更好地适应工作环境。

误解一：工作就是为了挣钱

许多职场新人将工作仅仅视为赚钱的手段，而忽视了工作的意义和价值。然而，工作远不仅仅是为了获得经济报酬。工作是一个人实现自我价值、提升个人能力的重要途径。无论是为了实现职业目标还是追求人生意义，我们都应该深入思考工作对我们的影响。充分理解工作的意义，会让我们更加投入、积极地去面对工作中的挑战。

误解二：工作就是完成任务

许多新人往往将工作视为一件一件任务的完成，而忽视了工作的全局和发展。工作并不仅仅是完成上司交代的任务，而是一个综合性的过程。在工作中，我们需要思考问题、解决难题、与同事合作，以及不断学习和成长。只有全面地参与和思考工作，我们才能获得更多的收获和成就感。

误解三：职场竞争是零和游戏

许多新人认为职场是一个零和游戏，只有通过竞争、挤压他人才能获得成功。然而，聪明的职场人士知道，合作和共赢才是取得长期成功的关键。在职场中，我们应该注重团队合作，帮助他人并分享自己的资源和知识。通过建立良好的人际关系和积极的合作，我们能够实现自身发展与团队的共同进步。

误解四：工作是一切

随着职场的竞争日益激烈，许多新人陷入了工作至上的怪圈。他们放弃了娱乐、休息和个人生活，全身心地投入到工作中。然而，长期的高强度工作会对身体和心理健康造成负面影响，并可能削弱工作的效率和质量。因此，我们应该保持工作与生活的平衡，合理安排工作和休息的时间，积极参与社交活动和娱乐，以提高生活质量和工作效能。

误解五：工作不应带来快乐

许多人认为工作是一种痛苦的过程，只有在工作之外才能获得快乐。然而，我们可以通过改变对工作的态度和方法，让工作本身成为一种乐趣和享受。例如，培养良好的工作习惯、设立具有挑战性的目标、与同事进行良好的沟通和合作等等，都能够帮助我们提高工作的满意度和快乐感。

在职场初期，我们常常会对工作存在一些误解。然而，只有逐渐摆正心态，理解工作的真正含义，我们才能更好地适应职场环境，并取得更好的职业发展。希望本篇博文能为那些即将进入职场的新人提供一些指导和帮助。

七、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。

八、人们对川菜有哪些误解？

说几个大家不太清楚的吧

1.四川重庆人，比上海江浙更爱吃糖，人均食糖量比江南一带高了不少，做炒菜做凉菜，哪怕做个牛肉干，都不忘放糖。做菜适量放糖，不是甜味，是有鲜味。

2.巴蜀美食，主要集中在盆地南部几个市，川南人口少自然条件好，外出务工的人数比川北少。而去外地务工（尤其是北方地区）或开餐馆的四川重庆人，集中在远离川南（有三五百公里的距离）的川东北和重庆库区地区。比如北京川菜馆，主要是重庆开县人开的，开县都挨着陕西和湖北了，离川南最靠北的城市都超过了500公里高速公路。五百公里距离，如果从北京出发，都到河南了。

3.川南吃的很辣很辣，是不亚于湖南的，但是不辣的美食，一样做的特别好吃，色香味俱全，酸甜苦辣麻咸鲜运用的都很好。

4.川北一片不太能吃辣，比如绵阳，虽然离成都只有一百公里，但估计还没西北人能吃辣，人口大市南充等地也是如此，成都土著的口味也比较清淡，所以四川全体的平均吃辣水平，确实不高。

5.川渝的人均食肉量（猪牛羊），人均蔬菜和菌类消费量，基本并列第一，遥遥领先全国平均水平。山东人均食肉量只有川渝一半（水产吃的多），陕西和山西人均肉类消费量不到川渝三分之一。

九、对游戏的十大误解

对游戏的十大误解

现代社会，电子游戏已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，关于游戏的看法和误解在一定程度上限制了人们对这个行业的正确理解。在这篇博客中，我们将揭示游戏中存在的十大误解，并努力帮助读者消除这些误解。

误解一：游戏只是儿童玩耍的方式

许多人认为游戏只适合儿童，是消遣娱乐的方式。然而，事实上，游戏已经发展成为一个庞大的产业，涉及到众多成年玩家。成年人通过游戏来减压、放松，甚至是获取新知识。游戏不仅仅是儿童的玩具，它已经演变为一种文化和娱乐形式。

误解二：游戏是浪费时间的活动

一些人认为玩游戏只是一种浪费时间的活动。然而，游戏的受欢迎程度和市场规模表明了它的价值所在。很多游戏极富挑战性，需要玩家具备策略思维、协作能力和反应速度等技能。通过游戏，人们可以提高自己的认知能力和解决问题的能力。

误解三：游戏导致孤立和健康问题

一些人担心游戏会导致孩子与现实世界失去联系，沉迷于虚拟世界中。然而，适度游戏并没有给人际交流和社交活动带来威胁。相反，游戏可以成为玩家之间互动的平台，并且很多游戏还提供在线多人游戏模式。此外，有研究表明游戏对大脑认知功能的发展有积极影响。

误解四：游戏是暴力行为的导火索

有人认为玩游戏会导致玩家变得暴力和好斗。虽然有一些暴力游戏存在，但是游戏并不会直接导致暴力行为。个体的性格和家庭教育背景才是决定人们行为的主要因素。此外，还有许多以教育、探险和解谜为主题的游戏，对玩家的积极影响大于负面影响。

误解五：游戏是一种浪费金钱的消费

有些人认为游戏只是一个浪费金钱的方式。然而，游戏行业的发展和创新使得游戏成为了一种有价值的消费。游戏不仅仅是购买和玩耍，还可以从中学到新知识、提高技能，并有可能获得收入。此外，许多游戏也提供免费游玩的选项。

误解六：游戏只能在电脑或游戏机上玩

许多人认为游戏只能在电脑或游戏机上玩，与实际生活相隔甚远。然而，现在的情况已经发生了改变。随着智能手机和平板电脑的普及，游戏可以随时随地轻松地玩。此外，还有许多以现实生活为基础的增强现实游戏，将虚拟与现实相结合。

误解七：游戏开发是一个简单的工作

有些人认为游戏开发是一个轻松的工作，只需花费一些时间就能制作出好游戏。然而，游戏开发是一个复杂而严谨的过程。它涉及到程序编写、美术设计、音效制作等多个领域的专业知识。一个成功的游戏需要团队合作、长时间的磨砺和技术的不断创新。

误解八：只有年轻人才能玩好游戏

年龄并不是玩游戏的限制。无论你是年轻人还是年长者，只要你对游戏感兴趣并愿意学习，就能够玩好游戏。事实上，许多年长者通过游戏来保持头脑活跃、锻炼反应能力，甚至是与家人共同享受游戏的乐趣。

误解九：游戏只有娱乐性质，没有教育价值

游戏不仅仅是娱乐，它还可以提供教育价值。许多游戏是根据历史事件、文学作品或科学原理等制作的，玩家可以通过游戏了解相关知识。此外，还有一些专门为儿童设计的教育游戏，能够培养他们的逻辑思维、想象力和创造力。

误解十：游戏是一种单一的娱乐形式

游戏不只是一种单一的娱乐形式，它还可以与其他媒体结合，例如电影、音乐和文学。许多游戏改编自经典小说、电影等作品，给玩家带来了全新的体验。此外，还有一些游戏注重剧情和故事的构建，使得游戏成为一种互动的叙事媒介。

希望通过本文的介绍，读者能够了解到游戏中存在的一些误解，并消除对游戏的刻板印象。游戏是一个蓬勃发展的产业，融合了技术、艺术和娱乐，带给人们乐趣和启发。我们应该正确认识游戏的多样性和价值，积极拓展自己的游戏视野。

十、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。