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关注 | 机器学习和人工智能有什么区别?

時間:2019-07-13 來源:前瞻網 關鍵詞:#人工智能

導語:大多數ML算法都是針對靜態數據集進行訓練,生成預測模型,因此ML算法只促進了人工智能中的某一部分的發展。
 

         当今热门的颠覆性技术正在改变商业格局,它们是机器学习(ML)和人工智能(AI)。
 

         幾乎我們所有人都聽說過或讀到過它們,但我們真的知道它們是怎麽回事嗎?
 

         这些企业正试图利用先进算法,利用数字数据和计算能力的爆炸式增长,实现人與机器之间的协作和自然交互。
 

         然而,對于什麽是機器學習(ML)和人工智能(AI),公衆和媒體仍然有很多困惑。
 

         機器學習是人工智能誕生後出現的詞彙。這兩個術語經常被用作同義詞,在某些情況下還被當成是離散的、並行的發展。
 

         事實上,機器學習之于人工智能,就像神經元之于人腦一樣。
 

         讓我們從機器學習開始。
 

         宾夕法尼亚卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)机器学习部门编辑罗伯托•伊里翁多(Roberto Iriondo)表示,机器学习是人工智能的一个分支。
 

         正如计算机科学家、机器学习先驱汤姆·米切尔(Tom M. Mitchell)所创造的那样,“机器学习是一门计算机算法的研究,它允许计算机程序通过经验自动改进”。
 

         例如,如果你給一個機器學習模型提供你喜歡的歌曲,以及相應的音頻數據(樂器、節拍、類型等),它將能夠自動化生成一個系統,來給你可能喜歡的音樂提供建議——就像Netflix、Spotify和其它公司所做的那樣。
 

         如果一家數字支付公司想要檢測其系统中是否存在欺诈行为或潜在的欺诈行为,它可以为此使用机器学习工具。建立在计算机模型中的计算算法将处理数字平台上发生的所有事务,在数据集中发现模式,并指出模式檢測到的任何异常。
 

         Iriondo說:“在一個簡單的例子中,如果你加載一個機器學習程序,其中包含相當大的X光照片數據集,並附帶描述(如症狀等),它將有能力(或可能自動地)協助此後關于X光照片的數據分析。”
 

         机器学习模型将查看数据集中的每一张图片,并在标有类似指示的图片中找到常见的模式。其中,深度学习(Deep Learning)也是机器学习的一个子集。
 

         另一方面,人工智能則是一個廣義的概括性術語,指的是試圖讓計算機像人類一樣思考,能夠模擬人類所做的各種事情,並最終以比我們更好更快的方式解決問題。
 

         人工智能的範圍非常廣泛,它本身就是一個系統,而不僅僅是獨立的數據模型。它包括各種各樣的任務,如做創造性工作、制定計劃、走動、說話、識別物體和聲音、執行商業交易等等。
 

         然而,微软客户成功部门云解决方案架构师(Advanced Analytics & AI)西奥•范•克雷(Theo van Kraay)表示,任何试图定义人工智能的尝试都有些徒劳,因为我们首先必须正确定义“智能”(intelligence),这个词的含义五花八门。
 

         “首先,值得注意的是,20多年前被称为人工智能的技术與传统计算机系统之间的差异接近于零,这一点很有趣,也很重要,”范•克雷表示。
 

         今天人工智能系统所做的反映了人类與传统计算机系统的一个重要区别——人类是预测机器。
 

         如今的許多人工智能系統,就像人類一樣,大多是複雜的預測機器。
 

         “機器越複雜,它就越能夠做出准確的預測,基于一系列的用于訓練各種(ML)模型的複雜數據和最先進的人工智能系統,它們將能夠不斷從錯誤中學習,以提高預測的准確性,從而表現出近似人類智慧的東西。”他說。
 

         大多數ML算法都是針對靜態數據集進行訓練,生成預測模型,因此ML算法只促進了人工智能中的某一部分的發展。
 

         50年前,國際象棋程序被認爲是人工智能的一種形式。
 

         但今天,象棋遊戲中的AI被認爲是枯燥和過時的,因爲它幾乎可以在每台電腦上找到。
 

         Iriondo表示:“如今,人工智能的象征是Google Home、苹果Siri和亚马逊(Amazon)的Alexa等人工智能互动设备,或为Netflix、亚马逊(Amazon)和YouTube提供动力的多媒体视频预测系统。”
 

         與机器学习相比,人工智能是一个不断变化的目标,随着相关技术的发展,其定义也在发生变化。
 

         Iriondo打趣道:“可能在幾十年內,目前的創新人工智能進步就會被認爲和現在的翻蓋青青草青青草青青草一樣無趣。”

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