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“你一个实习生,你懂人工智能?”
张伟嗤笑一声,开始对这个新来的有些不满了。
他们都是在研究所待了三年多的老研究员,在来之前,也都是各地的精英,连他们都无法解决的事情,你一个小小实习生看了几分钟就能看出来?
给你涨涨见识就完了,你竟然还当真了?
陆隐没有理会张伟的态度,神情严肃地点了点头,“略懂一些。”
“首先就是这个数据的问题,你们采集的数据并不完整。”
陆隐指着材料中的几处数据直接说道,“这些数据并不平衡,而且没有足够的事例来支持这些特征和类别,这就导致AI在这些方面表现得不准确,这称为数据噪声和偏差。”
“其次就是数据集中的噪声或偏差也会导致AI过度关注这些不准确的样本,可就会导致错误的预测或分类。”
“最后就是独立同分布假设,机器学习需要独立同分布的书,但现实世界的数据往往不满足这一条件,这就导致模型在实际应用中表现不佳。”
“你们这份材料,就很典型的踩了这几个雷。”
几人听后心头一震,诧异地看着陆隐,好半天做不出反应。
他们万万没想到,这个新来的,竟然真的懂!
而且,他说的这些,好像还真是他们一直忽略的。
根据这份材料,接下来的十几分钟,陆隐给几分讲解了AI在计算过程中反复出现错误的原因。
刚才说的只是其中一点,AI在计算过程中反复出现错误的可能性还会涉及计算选择和计算,以及训练方法不当,数据的安全和环境因素。
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在部署AI时需要考虑到数据安全和隐私保护等问题,以及AI系统可能无法应对一些突发事件,或不常见的事情,这些都需要人为去干预错误。
最后,人工智能系统的局限性也跟计算反复出现错误有绝对的关系。
AI再智能也只是台冰冷的机器,机器缺乏情境感知能力,只能根据预设规则处理分析,而机器的理解通常基于特定数据和规则,缺乏抽象和推理能力。
此外还有人为因素和技术的限制,数据集和模型的偏见等,这些都有可能会导致AI计算反复出现错误。
几人听得一愣一愣的,硬是被硬控了十几分钟,硬是不敢打断一下。
听完陆隐的分析,几人犹如当头棒喝,一下就明白了。
张伟甚至惊得直接站了起来。
“卧槽!牛啊!这小子竟然懂这么多专业知识!甚至有很多我都不懂!”
“你这家伙到底什么来头?你该不会就是传说中史上最牛实习生吧?”
其他几人同样震惊不已,他们一开始并不抱什么希望,没想到这实习生说起专业知识来一套一套的,经验和学识甚至比好多老学者都强!
简直恐怖如斯!
看到陆隐侃侃而谈的自信模样,梁储心思开始活络起来。
“你叫什么名字?带你的人是谁?我看你能力不错,不如你来我们部门吧?”
“嗯……不如你先给我当助手吧?你刚来我没办法给你很高的职位,不过以你的能力,你不用担心,日后肯定会有大作为!”
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