當人們被要求評估人工智能或機器學(xué)習的潛力以解決其組織的問(wèn)題時(shí)，最好了解兩者之間的區別。
    如今，人工智能和機器學(xué)習經(jīng)常變得混雜在一起，人們很容易將這兩者誤認為是同義詞。這并不準確：雖然肯定是密切相關(guān)的，但實(shí)際上不能互換。
   “人工智能與機器學(xué)習密切相關(guān)，所以這些術(shù)語(yǔ)的使用是松散且可互換的，這一點(diǎn)并不奇怪?！盫ery公司工程副總裁Bill Brock說(shuō)。
    如果組織還沒(méi)有使用人工智能或機器學(xué)習，那么很快就會(huì )需要評估其對組織的潛力。
    Red Hat公司首席技術(shù)官辦公室人工智能高級總監Daniel Riek 表示，“作為工作負載的人工智能將成為IT戰略的主要驅動(dòng)力。人工智能代表著(zhù)IT行業(yè)的轉型發(fā)展：所有垂直行業(yè)的客戶(hù)越來(lái)越關(guān)注智能應用，以便通過(guò)人工智能為業(yè)務(wù)提供幫助。這適用于在軟件中實(shí)施的任何工作流程，這不僅適用于企業(yè)的傳統業(yè)務(wù)，還適用于研究、生產(chǎn)流程以及產(chǎn)品本身。通過(guò)人工智能實(shí)現的自動(dòng)化程度的提高將迅速成為企業(yè)競爭力建設的關(guān)鍵因素，并將使人工智能成為一種戰略性技術(shù)?！?br/>    自然語(yǔ)言處理和其他支持人工智能的功能將幫助組織重新考慮客戶(hù)服務(wù)聊天和分析大量非結構化數據。這將實(shí)現更多的預測分析，提高效率，并增強決策能力。
    那么人工智能和機器學(xué)習有什么區別？先從定義術(shù)語(yǔ)開(kāi)始。
    人工智能意味著(zhù)什么
    Brock說(shuō)，“簡(jiǎn)單地說(shuō)，人工智能是機器能夠執行需要人工完成的任務(wù)。這涉及讓計算機訪(fǎng)問(wèn)大量數據，并讓他們自己學(xué)習?！?br/>    機器學(xué)習是人工智能的一個(gè)具體應用或學(xué)科，但不是唯一的一個(gè)。Brock解釋說(shuō)，“算法被輸入數據，并被要求在沒(méi)有特定編程的情況下進(jìn)行處理。與人類(lèi)一樣，機器學(xué)習算法可以從錯誤中吸取教訓，以提高性能?！?br/>    作為區分人工智能和機器學(xué)習的起點(diǎn)，將人工智能視為包含多個(gè)特定技術(shù)或學(xué)科的更高層次或傘形類(lèi)比是很有幫助的，機器學(xué)習就是其中之一。
    Amplify.ai公司首席執行官兼聯(lián)合創(chuàng )始人Mahi de Silva說(shuō)?！叭斯ぶ悄馨ǜ鞣N領(lǐng)域的研究，包括機器學(xué)習、自然語(yǔ)言處理（NLP）、語(yǔ)音/音頻識別、計算機視覺(jué)/圖像識別、搜索、路由、自主機器人、自主運輸等學(xué)科?！?br/>    談到機器學(xué)習，SigOpt公司研究工程師Michael McCourt提出了一個(gè)類(lèi)比：“機器學(xué)習就像是人工智能這把雨傘上的一個(gè)輻條，有著(zhù)更具體的定義?！?br/>    可以回顧一下：McCourt注意到人工智能的定義是非常廣泛的，它就像一把雨傘，以至于如果要求一組10個(gè)人給出他們的定義，可能會(huì )得到10個(gè)不同的答案?！叭斯ぶ悄苁且粋€(gè)沒(méi)有具體定義的總稱(chēng)，因為它包含了所有模擬人類(lèi)能力的機械、機器人和汽車(chē)任務(wù)?！盡cCourt說(shuō)。
    此外，人工智能的定義已經(jīng)發(fā)生變化，并且會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移而不斷變化。McCourt指出，“二十年前，像拼寫(xiě)檢查這樣的工具被認為是一種人工智能。而在十年前，人工智能意味著(zhù)能夠對圖像進(jìn)行分類(lèi)?！?br/>    機器學(xué)習意味著(zhù)什么
    雖然機器學(xué)習技術(shù)和用途可能會(huì )發(fā)展，但其核心定義更加具體和細化。
   “機器學(xué)習模型根據存儲的數據集和查詢(xún)生成結果，以學(xué)習特定模式，”McCourt說(shuō)。如果之前沒(méi)有存儲答案，機器學(xué)習會(huì )分析環(huán)境，給出正確答案的最佳猜測。
    Indico數據解決方案公司的首席執行官Tom Wilde指出，人工智能和機器學(xué)習被同時(shí)使用和混淆的原因非常普遍。
   “混淆的原因是可以理解的：機器學(xué)習可以被認為是當前人工智能的最先進(jìn)技術(shù)?！盬ilde說(shuō)。除此之外，他還補充說(shuō)，機器學(xué)習是最古老和最成熟的人工智能學(xué)科之一。在企業(yè)用例方面，它也是最新的成果。
    理解人工智能和機器學(xué)習之間的區別不僅僅是澄清術(shù)語(yǔ)的區別或減少那些不懂的非技術(shù)人員的煩惱。相反，它是人工智能項目成功的關(guān)鍵。
    Brock說(shuō)，“區分人工智能和機器學(xué)習很重要，因為這對于成功地設計、構建、開(kāi)發(fā)和維護應用程序或平臺至關(guān)重要?！?br/>這對組織的內部知識和人工智能技能的發(fā)展是正確的；對評估和選擇合適的供應商也是如此。
    人們還記得每種產(chǎn)品突然在其名稱(chēng)中添加了“云”這個(gè)詞的情景嗎？那么以后也可能在各種產(chǎn)品中看到人工智能和機器學(xué)習?！　?   

（ 來(lái)自 中國焊接信息網(wǎng)－焊接商務(wù)頻道信息中心 ）