經(jīng)過大范圍的建模和運(yùn)行超過10萬次的模擬，一個(gè)人工智能系統(tǒng)被賦予預(yù)測2018年世界杯冠軍的任務(wù)。人工智能預(yù)測西班牙奪冠的可能性最高，為28.9%，其次是德國26.3%和巴西21.9%。然而，冠軍是法國，克羅地亞和比利時(shí)分列二三名。所以AI預(yù)測并不是每次都足夠準(zhǔn)確。

如果我們要最大限度地利用人工智能技術(shù)，就需要找到優(yōu)化人工智能的方法，以獲得最佳的結(jié)果。研究和咨詢公司德勤（Deloitte）建議，不要把人工智能視為“思考機(jī)器”，而應(yīng)將其視為能夠幫助人類更好的思考的認(rèn)知假體，其中的一種方法是在人工智能結(jié)果上建立準(zhǔn)確性的檢查點(diǎn)。為此，有人提出了加快這一進(jìn)程的五個(gè)好的方法。

1. 明確定義人工智能和人類的角色

當(dāng)人工智能被用于醫(yī)學(xué)診斷時(shí)，它的作用是以人類無法企及的速度瀏覽大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，然后由人工智能提供一個(gè)診斷和治療計(jì)劃，再由一個(gè)人類醫(yī)生接管并審查人工智能生成的診斷和治療計(jì)劃，再由醫(yī)生憑借臨床經(jīng)驗(yàn)權(quán)衡判斷。在此過程中，醫(yī)生還可以咨詢其他醫(yī)學(xué)專家，經(jīng)過評估后，才能最終確定并實(shí)施。這是一個(gè)很好的例子，說明人工智能是如何與人類一起工作的，從而形成可操作的最佳結(jié)果。

2. 反復(fù)運(yùn)行人工智能模型仿真

進(jìn)行一系列的重復(fù)性試驗(yàn)是人工智能測試的一個(gè)重要組成部分，如果不能，那么你的人工智能可能還沒有成熟。

3.檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量

在任何人工智能練習(xí)中，數(shù)據(jù)質(zhì)量都是最重要的。如果你的數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠高，你的結(jié)果也不會準(zhǔn)確。

4. 避免使用人工智能做最終決策

管理人員將系統(tǒng)用于自動(dòng)判斷，但判斷的最終決定權(quán)留給人工，在處理關(guān)鍵型任務(wù)時(shí)，這是可能是最明智的方法。

5. 包含覆蓋機(jī)制

對于非關(guān)鍵任務(wù)，手動(dòng)覆蓋也是一個(gè)好主意，因?yàn)闄C(jī)器的軟件、硬件、網(wǎng)絡(luò)都可能出問題。