经过大范围的建模和运行超过10万次的模拟，一个人工智能系统被赋予预测2018年世界杯冠军的任务。人工智能预测西班牙夺冠的可能性***，为28.9%，其次是德国26.3%和巴西21.9%。然而，冠军是法国，克罗地亚和比利时分列二三名。所以AI预测并不是每次都足够准确。
如果我们要***限度地利用人工智能技术，就需要找到优化人工智能的方法，以获得***的结果。研究和咨询公司德勤(Deloitte)建议，不要把人工智能视为“思考机器”，而应将其视为能够帮助人类更好的思考的认知假体，其中的一种方法是在人工智能结果上建立准确性的检查点。为此，有人提出了加快这一进程的五个好的方法。
1. 明确定义人工智能和人类的角色
当人工智能被用于医学诊断时，它的作用是以人类无法企及的速度浏览大量的医学数据，然后由人工智能提供一个诊断和治疗计划，再由一个人类医生接管并审查人工智能生成的诊断和治疗计划，再由医生凭借临床经验权衡判断。在此过程中，医生还可以咨询其他医学专家，经过评估后，才能最终确定并实施。这是一个很好的例子，说明人工智能是如何与人类一起工作的，从而形成可操作的***结果。
2. 反复运行人工智能模型仿真
进行一系列的重复性试验是人工智能测试的一个重要组成部分，如果不能，那么你的人工智能可能还没有成熟。
3. 检查数据质量
在任何人工智能练习中，数据质量都是最重要的。如果你的数据质量不够高，你的结果也不会准确。
4. 避免使用人工智能做最终决策
管理人员将系统用于自动判断，但判断的最终决定权留给人工，在处理关键型任务时，这是可能是最明智的方法。
5. 包含覆盖机制
对于非关键任务，手动覆盖也是一个好主意，因为机器的软件、硬件、网络都可能出问题。
