2024-11-07 手机 0
在探讨人工智能（AI）与机器学习（ML）的关系之前，我们首先需要明确两个术语的含义。人工智能指的是计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的系统，这些任务包括感知、推理、决策和自然语言处理等。而机器学习则是人工智能的一个子集，它专注于开发算法，使计算机能够从数据中学习，而无需被显式编程。
尽管两者紧密相连，但它们并不完全相同。虽然所有使用了ML的系统都可以被归类为AI，但并不是所有使用了AI技术的系统都必须依赖ML。例如，一台基于规则和逻辑推理的人工智能系统可能不涉及到任何形式的地面数据或监督式训练过程，因此它不能被称为一个真正意义上的ML应用。
然而，随着时间的推移，特别是在过去几十年里，人们越来越多地将这些概念融合起来，以实现更复杂和更加高效的人工智能解决方案。这主要得益于深度学习这一技术，它是一种特殊类型的人工神经网络，可以通过大量示例自动优化自己的性能，从而使得某些传统上难以解决的问题变得可行。
为了更好地理解这个话题，让我们分别详细讨论一下人工智能和机器学习，以及它们之间如何相互作用以及如何共同塑造我们生活中的世界。
人工智能：范围广泛
人工intelligence是一个广泛涵盖了多个领域的大词汇。在这方面，其范围可以从简单的小型程序，如电子邮件过滤工具，或是高度复杂且具有自主能力的人型机器人的每一种形式都不放过。它还包括自然语言处理（NLP）、图像识别、推荐引擎以及预测分析等各种各样的应用。
自然语言处理
自然语言处理是研究计算机与人类进行交流的一门学科，其中包含对文本进行解释、翻译、摘要生成等功能。这项技术已经渗透到了搜索引擎建议、新浪微博客户端提醒甚至聊天助手这样的日常生活场景中，对我们的沟通方式产生了深远影响。
图像识别
图像识别技术允许计算机会自动识别图片中的对象，并根据其特征做出判断，比如一个人脸检测或疾病诊断。这一领域尤其重要，因为它能帮助医生快速准确地诊断疾病，同时也促进了安全监控摄像头等安全应用设备研发。
机器学习：精髓之所在
虽然AI有着丰富多彩的事实背景，但是当你想要理解具体发生什么时，你会发现核心动力来自于其中一小部分——那就是能够让电脑自己学会的事情，即所谓“machine learning”。这是因为这种方法使得工程师们不必去逐个检查每一次输入-输出对，而是教给他们建立模式，使他们能独立做决定，不再依赖静态编码规则链条来完成工作任务。
监督式训练
监督式训练是一种最常见的情况，在这里，模型接受标记数据集作为输入，然后试图通过迭代调整参数来最小化预测值与真实值之间差异。当模型达到一定水平后，它就可以用来对新未见过但结构类似的情境做出预测或决策。这项技术已成功用于诸如分类问题—比如垃圾邮件筛选，还有回归问题—比如房价预测这样的事务中，以极大的提高效率和准确性。此外，该方法还扩展到其他类型，如聚类分析，在那里目标不是确定哪个类别属于某样东西，而是在没有标签的情况下把相关事物群组成同一集合内。不过，与此同时，这种方法也有局限性，比如如果要找到的模式非常抽象或者变化很大，那么即便拥有大量数据也可能难以找到有效信息。如果遇到了这种情况，那么非监督或半监督模型就成为了替代选择。
结合力量: AI & ML 的协同工作
尽管两者的边界模糊且不断演变，但结合利用这两个概念对于未来科技发展至关重要。在实际操作中，无论是否涉及到直接使用Machine Learning算法，都可以看到Artificial Intelligence正逐渐成为关键驱动力的强势趋势之一。不仅如此，由于许多现有的软件仍旧采用传统方法运行，他们正在寻求更新，将自身改造成更加灵活、高效，并且能够适应不断变化环境下的需求。因此，对于企业来说，不仅仅要考虑当前项目，而且还应该关注长期计划，看看如何将Artificial Intelligence融入产品线，为用户提供更多创新服务。
结论
总结来说，当你尝试了解"people's perception of the range of artificial intelligence"的时候，你必须明白artificial intelligence and machine learning都是构建现代社会基础设施不可避免的一部分。你不能只看看一个单独维度；必须认识到这两个概念怎样彼此交织形成新的可能性，以及它们共同塑造我们的日常生活观念。
