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SigOpt：人工智能与机器学习的区别
2019年03月19日 由 平安 发表
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人工智能和机器学习如今经常被混为一谈，人们很容易把它们误认为是同义词。但这并不准确:它们肯定是相互关联的，但实际上却并不能互换。
那么AI和ML有什么区别？让我们从定义术语开始。
AI是什么
布洛克说:“简单地说，人工智能就是机器能够执行似乎需要人类智能才能完成的任务的概念。”“这包括让计算机访问大量数据，让它们自己学习。”
机器学习是人工智能的一个特定应用或学科，但不是唯一的。布洛克解释说，在机器学习中，“算法被输入数据，并被要求在没有特定编程的情况下处理它。机器学习算法和人类一样，从错误中学习，以提高性能。”
“人工智能包括许多领域的研究，包括ML、NLP(自然语言处理)、语音/音频识别、计算机视觉/图像识别、搜索、路由、自主机器人、自主运输(以及其他学科)，”Amplify.ai执行官兼联合创始人马希•德席尔瓦表示。
谈到雨伞，Sigopt的研究工程师迈克尔·麦考特为雨天提供了一个对比：“机器学习就像是人工智能雨伞上的一个辐条，有着更具体的定义。”
此外，人工智能的定义已经改变了，并将随着时间的推移继续改变:“20年前，拼写检查等工具被认为是人工智能，”麦考特指出。“十年前，人工智能意味着能够对图像进行分类。”
机器学习是什么
虽然机器学习技术和用途有会不断发展，但核心定义要具体得多。
“机器学习模型根据存储的数据集和查询生成结果，以学习特定模式，”麦考特说。如果之前没有存储答案，机器学习会分析环境，给出正确答案的最佳猜测。
Indico Data Solutions公司首席执行官汤姆·王尔德指出，人工智能和机器学习同时被使用和混淆，这是当前的一个非常普遍的现象。
“混淆的原因是可以理解的：ML可以被认为是当前'AI'的最先进技术，”王尔德说。除此之外，“机器学习是最古老和最成熟的人工智能学科之一。它也是在企业用例方面具有最新成果的那个。”
“区分人工智能和机器学习很重要，因为这对于成功设计，构建，开发和维护应用程序或平台至关重要，”布洛克说。
当心 AI-washing产品
“人工智能和机器学习之间的混淆造成了一些主要问题，”SigOpt的麦考特说。首先，它为人工智能和机器学习的成功创造了一个可移动的目标。其次，这种模糊性为企业提供了空间，它们可以不准确地宣称自己正在使用机器学习技术，而不用担心自己会面临挑战。”
这是一个严重的缺点，特别是考虑到如此多的组织才刚刚开始（如果有的话）识别他们潜在的人工智能机会。加上大量的炒作，缺乏对关键术语的理解，很难正确评估选项。
布罗克说：“虽然许多公司自称使用人工智能，但实际上许多公司很少使用机器学习，而且大多使用基于规则的系统。”
这并不是说我们应该拒绝不同术语和技术之间的重叠和联系；相反，我们只是不应该将这些重叠和联系视为意味着它们是相同的事情。Amplify.ai首席执行官席尔瓦指出，人工智能所包含的各种学科，如机器学习、NLP和计算机视觉，在正确地结合使用时，可以产生放大效应。
只需确保你清楚地看到不同的界限，以确保你在当前和未来的人工智能项目中取得成功的最大几率。目前，了解人工智能和机器学习之间的区别是重要基础。
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