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人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)現(xiàn)在是兩個(gè)非常熱門的流行語，通常似乎可以互換使用。

但這二者并不完全一樣，但是有時(shí)會(huì)導(dǎo)致人們的看法有一些混亂，因此需要解釋這二者之間的區(qū)別。

當(dāng)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析，以及更廣泛的技術(shù)變革浪潮席卷全球時(shí)，這兩個(gè)術(shù)語都會(huì)頻繁出現(xiàn)。

總之，最好的答案是：人工智能是一種機(jī)器能夠以人們認(rèn)為“聰明”的方式執(zhí)行任務(wù)的更廣泛的概念。

而且，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)最新應(yīng)用，它基于這樣一個(gè)想法：真的應(yīng)該能夠讓機(jī)器訪問數(shù)據(jù)，讓他們自己學(xué)習(xí)。

早期的發(fā)展

人工智能已經(jīng)存在了很長(zhǎng)一段時(shí)間——希臘神話中就有模仿人類行為的機(jī)械人的故事。早期的歐洲研發(fā)的計(jì)算機(jī)被認(rèn)為是“邏輯機(jī)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(jī)械的大腦。

作為技術(shù)，重要的是，人們對(duì)于人類的思想如何運(yùn)作的理解已經(jīng)取得了進(jìn)展，我們對(duì)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(jì)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(jì)成為具有智能行為的設(shè)備通常被分為兩個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的領(lǐng)域，通常被稱為人工智能的一個(gè)子集，將其視為當(dāng)前最先進(jìn)的技術(shù)確實(shí)更加準(zhǔn)確。

機(jī)器學(xué)習(xí)的興起

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

其中一個(gè)突破就是人工智能的先驅(qū)人物亞瑟•塞繆爾(ArthurSamuel)在1959年提出的一個(gè)概念的實(shí)現(xiàn)，與其教計(jì)算機(jī)所需要的各種知識(shí)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(gè)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(chǔ)和分析。

一旦這些創(chuàng)新部署到位，工程師們意識(shí)到，與其教計(jì)算機(jī)和機(jī)器如何做每件事，不如對(duì)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?cè)L問世界上所有的信息。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它的工作原理是以人腦的相同方式對(duì)信息進(jìn)行分類?？梢越趟R(shí)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(cè)。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(duì)還是錯(cuò)，它改變了未來所采取的方法。

機(jī)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(jī)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(gè)想法也出現(xiàn)了，我們應(yīng)該能夠像我們另一個(gè)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(dòng)。為此，人工智能-自然語言處理(NLP)的另一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)成為近年來一個(gè)非常激動(dòng)人心的創(chuàng)新的源泉，也是很大程度上依賴于機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)來幫助機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)肯定有很多東西可以提供。憑借其自動(dòng)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(gè)行業(yè)都獲益良多。所以，重要的是要記住，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是什么，它們對(duì)外銷售的產(chǎn)品，需要有利可圖。

機(jī)器學(xué)習(xí)無疑被營銷人員抓住了機(jī)會(huì)。人工智能已經(jīng)存在了這么長(zhǎng)時(shí)間后，即使在真正實(shí)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(cuò)誤的開端，機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)術(shù)語無疑給了營銷人員一些新的有價(jià)值的東西，更重要的是，要打好堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

事實(shí)上，人們最終會(huì)發(fā)展出類似人工智能的實(shí)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(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)帶來的。