人工智能和機器學(xué)習(xí)是占主導(dǎo)地位的術(shù)語，在技術(shù)界引起了極大的轟動。有說法表示，這些術(shù)語通?？梢曰Q使用，但事實并非如此，AI和ML在方法，算法和邏輯思維上都相差甚遠(yuǎn)。下面我們就來看看人工智能與機器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別的。通過數(shù)據(jù)來了解AI和ML在全球市場中的表現(xiàn)如何，或者AI和ML在不久的將來還有發(fā)展空間。

根據(jù)統(tǒng)計，到2020年，人工智能市場將增長到50.5億美元。這些顯著的統(tǒng)計使這些恐嚇技術(shù)的級聯(lián)能力得到了保證。它不僅從業(yè)務(wù)角度開辟了視野，而且從機器學(xué)習(xí)開發(fā)人員的角度開辟了視野，他們在深度學(xué)習(xí)環(huán)境中宣傳了工作機會。

人們，企業(yè)主和開發(fā)人員常常在人工智能和機器學(xué)習(xí)之間感到困惑。他們通常對AI和ML的潛力沒有基本的了解。為了解決所有疑問，我為您介紹了AI和ML之間的區(qū)別。

　　人工智能與機器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

　　人工智能：

術(shù)語“人工智能”已與諸如“人工智能”和“人工智能”之類的術(shù)語聯(lián)合使用，這在某種程度上意味著人為的思考能力。關(guān)于人工智能的最大誤解是它是一個系統(tǒng)，但人工智能恰恰不是一個系統(tǒng)，它可以在系統(tǒng)內(nèi)實現(xiàn)，以使機器具有執(zhí)行操作的邏輯能力。

通過將所有陳述結(jié)合起來，可以將人工智能定義為計算機科學(xué)領(lǐng)域，重點是創(chuàng)建可以像人類一樣工作和做出反應(yīng)的智能機器。

　　機器學(xué)習(xí)：

機器學(xué)習(xí)可以定義為AI的子集，也可以稱為人工智能的應(yīng)用。在機器學(xué)習(xí)中，機器無需單獨編程即可自行學(xué)習(xí)。

它允許應(yīng)用程序根據(jù)實時方案中的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改。

在深入研究人工智能和機器學(xué)習(xí)的基本概述之后，我介紹了博客的癥結(jié)所在。

　　區(qū)別一：早期的發(fā)展

人工智能已經(jīng)存在了很長一段時間——希臘神話中就有模仿人類行為的機械人的故事。早期的歐洲研發(fā)的計算機被認(rèn)為是“邏輯機器”，通過復(fù)制諸如基本算術(shù)和記憶等功能，工程師們從根本上認(rèn)為他們的工作是試圖創(chuàng)造機械的大腦。

作為技術(shù)，重要的是，人們對于人類的思想如何運作的理解已經(jīng)取得了進(jìn)展，我們對人工智能的構(gòu)想的概念發(fā)生了變化。人工智能領(lǐng)域的工作不是日益復(fù)雜的計算，而是集中于模仿人類決策過程和以更具人性化的方式執(zhí)行任務(wù)。

人工智能設(shè)備被設(shè)計成為具有智能行為的設(shè)備通常被分為兩個基本群體之一——應(yīng)用型或通用型。應(yīng)用人工智能則是更為常見的，例如，智能地交易股票和股票的系統(tǒng)，或操縱自主車輛的系統(tǒng)將屬于這一類。

廣義的人工智能，這在理論上可以處理任何任務(wù)的系統(tǒng)或設(shè)備，是不太常見的，但這是目前讓人看到的最令人興奮的進(jìn)步。這也是導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)發(fā)展的領(lǐng)域，通常被稱為人工智能的一個子集，將其視為當(dāng)前最先進(jìn)的技術(shù)確實更加準(zhǔn)確。

　　區(qū)別二：機器學(xué)習(xí)的興起

兩個重大突破導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，以其目前的速度推動人工智能的發(fā)展。

其中一個突破就是人工智能的先驅(qū)人物在1959年提出的一個概念的實現(xiàn)，與其教計算機所需要的各種知識和如何執(zhí)行任務(wù)，不如教它們自己如何學(xué)習(xí)。

　　第二個突破是互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，以及大量數(shù)字信息的產(chǎn)生、存儲和分析。

一旦這些創(chuàng)新部署到位，工程師們意識到，與其教計算機和機器如何做每件事，不如對它們進(jìn)行編碼成像人類一樣思考，然后把它們接入互聯(lián)網(wǎng)，讓他們訪問世界上所有的信息。

　　區(qū)別三：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展一直是教授計算機以人類的方式思考和理解世界的關(guān)鍵所在，同時保留了它們對人類的固有優(yōu)勢，如速度、準(zhǔn)確性，以及沒有偏見。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計算機系統(tǒng)，它的工作原理是以人腦的相同方式對信息進(jìn)行分類?？梢越趟R別圖像，并根據(jù)它們包含的元素進(jìn)行分類。

從本質(zhì)上講，它是基于概率系統(tǒng)，基于提供給它的數(shù)據(jù)，它能夠以一定程度的確定性作出陳述，決定或預(yù)測。反饋循環(huán)的添加使得“學(xué)習(xí)”，通過感知或被告知其決策是對還是錯，它改變了未來所采取的方法。

機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序可以讀取文本，并確定寫的內(nèi)容是抱怨還是表示祝賀。他們也可以聽一段音樂，決定是否有可能使人感到高興或者悲傷，并找到其他音樂片段來匹配其情緒。在某些情況下，他們甚至可以作曲表達(dá)相同的主題。

這些都是基于機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)提供的所有可能性。多虧了科幻小說，這個想法也出現(xiàn)了，我們應(yīng)該能夠像我們另一個人一樣自然地與電子設(shè)備和數(shù)字信息進(jìn)行交流和互動。為此，人工智能-自然語言處理(NLP)的另一個領(lǐng)域已經(jīng)成為近年來一個非常激動人心的創(chuàng)新的源泉，也是很大程度上依賴于機器學(xué)習(xí)。

自然語言處理應(yīng)用程序嘗試了解人類通信，無論是書面的還是口頭的，并且使用類似的自然語言與人們進(jìn)行交流。這里使用機器學(xué)習(xí)來幫助機器了解人類語言的巨大細(xì)微差別，并學(xué)習(xí)以特定受眾可能理解的方式進(jìn)行回應(yīng)。

人工智能，特別是今天的機器學(xué)習(xí)肯定有很多東西可以提供。憑借其自動化任務(wù)并提供創(chuàng)造性的洞察力，從銀行業(yè)到醫(yī)療保健和制造業(yè)的各個行業(yè)都獲益良多。所以，重要的是要記住，人工智能和機器學(xué)習(xí)是什么，它們對外銷售的產(chǎn)品，需要有利可圖。

機器學(xué)習(xí)無疑被營銷人員抓住了機會。人工智能已經(jīng)存在了這么長時間后，即使在真正實現(xiàn)了潛力之前，它也有可能被視為某種舊事物。在“人工智能革命”的道路上，出現(xiàn)了一些錯誤的開端，機器學(xué)習(xí)這個術(shù)語無疑給了營銷人員一些新的有價值的東西，更重要的是，要打好堅實的基礎(chǔ)。

事實上，人們最終會發(fā)展出類似人工智能的實例，這往往被視為技術(shù)專家必然的事情。當(dāng)然，如今人們的節(jié)奏比以往任何時候都更加緊密，正在以更快的速度朝著這一目標(biāo)前進(jìn)。近年來所取得的令人振奮的進(jìn)展是由于人們?nèi)绾卧O(shè)想人工智能工作的根本變化，這是由機器學(xué)習(xí)帶來的。

上述就是關(guān)于人工智能與機器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別的全部內(nèi)容，想了解更多關(guān)于人工智能的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。