人工智能与机器学习的区别

人工智能和机器学习是科技界常用的两个流行词。虽然它们经常被互换使用，但它们并非一回事。人工智能（AI）和机器学习（ML）是相关的概念，但它们具有不同的定义、应用和含义。在本文中，我们将探讨机器学习和人工智能之间的区别，以及它们之间的关系。

什么是人工智能？

**人工智能**是一个广泛的领域，涵盖了开发能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器，例如感知、推理、学习和决策。简单来说，人工智能就是机器执行通常需要人类干预或智能的任务的能力。

人工智能有两种类型：狭义或弱人工智能和通用或强人工智能。狭义人工智能旨在执行特定任务，例如语音识别或图像识别，而通用人工智能旨在能够执行人类可以执行的任何智力任务。目前，我们只使用了狭义人工智能，但目标是开发可以应用于广泛任务的通用人工智能。

人工智能的分支

人工智能就像一个篮子，里面包含多个分支，其中重要的分支包括机器学习（ML）、机器人技术、专家系统、模糊逻辑、神经网络、计算机视觉和自然语言处理（NLP）。

以下是人工智能其他重要分支的简要概述

• 机器人技术 - 机器人主要设计用于执行重复性和乏味的任务。机器人技术是人工智能的一个重要分支，涉及到机器人应用的设计、开发和控制。

• 计算机视觉 - 这是一个令人兴奋的人工智能领域，它帮助计算机、机器人和其他数字设备处理和理解数字图像和视频，并提取重要信息。凭借人工智能的力量，计算机视觉开发出能够从数字图像中提取、分析和理解有用信息的算法。

• 专家系统 - 专家系统是专门设计用于解决特定领域复杂问题的应用程序，具有类似人类的智能、精确度和专业知识。就像人类专家一样，专家系统在其接受过训练的特定领域表现出色。

• 模糊逻辑 - 我们知道计算机采用精确的数字输入，如真（是）或假（否），但模糊逻辑是一种推理方法，可以帮助机器在做出决策之前像人类一样进行推理。借助模糊逻辑，机器可以分析是与否之间的所有中间可能性，例如“可能是的”、“也许不是”等。

• 神经网络 - 受人脑自然神经网络的启发，人工神经网络（ANN）可以被认为是一组高度互连的处理单元（节点），可以通过其对外部输入的动态状态响应来处理信息。ANN使用训练数据来提高其效率和准确性。

• 自然语言处理（NLP） - NLP是人工智能的一个领域，它使智能系统能够使用英语等自然语言与人类交流。借助NLP的力量，人们可以轻松地与机器人互动，并用简单的英语指示它执行任务。NLP还可以处理文本数据并理解其完整含义。如今，它广泛应用于虚拟聊天机器人和情感分析中。

人工智能的示例包括虚拟助手、自动驾驶汽车、面部识别、自然语言处理和决策系统。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子集，专注于教机器如何从数据中学习。换句话说，机器学习是一个计算机可以自动学习数据中模式和关系而无需明确编程的过程。机器学习算法旨在检测和学习数据中的模式，以进行预测或决策。

机器学习主要有三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是指机器在具有已知结果的标记数据上进行训练。无监督学习是指机器在未标记的数据上进行训练，并被要求查找模式或相似之处。强化学习是指机器通过与环境的交互进行反复试验来学习。

机器学习的示例包括图像识别、语音识别、推荐系统、欺诈检测和自然语言处理。

人工智能与机器学习 - 概述

现在我们已经对机器学习和人工智能有了基本的了解，让我们更深入地了解两者之间的区别。

首先，机器学习是人工智能的一个子集，这意味着机器学习是人工智能更大领域的一部分。机器学习是一种用于实现人工智能的技术。

其次，虽然机器学习专注于开发可以从数据中学习的算法，但人工智能专注于开发能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。换句话说，机器学习更专注于从数据中学习的过程，而人工智能更专注于创建能够执行智能任务的机器的最终目标。

第三，机器学习算法旨在从数据中学习并随着时间的推移提高其准确性，而人工智能系统旨在学习并适应新的情况和环境。机器学习算法需要大量数据才能有效训练，而人工智能系统可以实时适应和学习新数据。

最后，与人工智能相比，机器学习的功能更有限。机器学习算法只能从其接受过训练的数据中学习，而人工智能系统可以学习并适应新的情况和环境。机器学习非常适合解决可以通过模式识别解决的特定问题，而人工智能更适合需要推理和决策的复杂现实世界问题。

人工智能与机器学习的区别

下表突出了机器学习和人工智能之间的重要区别 -