機器學習和人工智慧（AI）之間的區別

有些詞在技術領域被頻繁使用，但意義不同。人工智慧（AI）和機器學習（ML）就是典型的例子。儘管它們相關，但它們並不相同。以下的文章將探討人工智慧和機器學習之間的差異、它們的用途以及它們的未來。

什麼是人工智慧（AI）？

人工智慧 (AI) 是電腦科學與工程的一個分支，專注於創造能夠學習、解決問題、做出決策以及傳統上由人類智慧完成的所有其他功能的機器。

從最簡單的形式來看，人工智慧是指機器像人類一樣思考和行為的能力。人工智慧系統必須處理大量數據，以找到人們可能無法立即看到的模式和見解。然後，這些系統可以利用它們所獲得的知識來做出決策、找到問題的解決方案或執行操作。

自 20 世紀 50 年代以來，人們一直在討論人工智慧 (AI)。然而，處理能力、大數據和機器學習技術的最新發展提高了人工智慧的門檻。人工智慧已成為我們日常生活的必要組成部分，為虛擬助理、推薦系統和無人駕駛汽車等許多應用提供支援。未來，人工智慧可能會滲透到生活的更多領域。

什麼是機器學習 (ML)？

建立方法和模型，讓電腦能夠從經驗中學習並在無需明確程式設計的情況下不斷改進，這是機器學習 (ML)（人工智慧的一個子集）的重點。換句話說，它是一種透過向電腦提供資料並讓它們從資料中學習來教導電腦如何執行特定任務的技術。

預測分析、自然語言處理、影像和音訊辨識以及其他領域都可以受益於機器學習 (ML) 演算法的自動模式偵測和學習功能。

機器學習可分為3種類型：強化學習、無監督學習、監督學習。在監督式學習中，電腦使用已標記有每個輸入的輸出的資料集進行教學。透過使用這些標記資料學習輸入和輸出變數之間的相關性，電腦可以預測新輸入的輸出。

無監督學習要求電腦在獲得未標記的資料集後自行識別模式和關係。最後但並非最不重要的一點是，在強化學習中，電腦透過與周圍環境互動並接收特定行為獎勵或懲罰形式的回饋來學習新技能。

機器可以使用各種方法和演算法從資料中學習並做出預測或選擇，這些方法和演算法包含在更廣泛的機器學習主題中。同樣，深度學習是機器學習的一個分支，需要人工神經網路接觸大量資料來訓練它們識別模式並做出預測。因此，深度學習是一種高度複雜和專業的機器學習類型，它使用多層人工神經網路來理解資料中的複雜模式和關係。

人工智慧和機器學習之間的主要區別

儘管人工智慧和機器學習密切相關，但也有一些重要的特徵使它們彼此不同。以下是人工智慧和機器學習之間的一些主要區別：

限制

人工智慧領域廣闊，包含許多不同的技術，其中包括機器學習。相較之下，機器學習是人工智慧的一個分支，專注於使用統計模型和演算法來幫助電腦從數據中學習並做出預測或選擇。

方法

設計模仿人類決策和感知的演算法是一種流行的人工智慧策略。相較之下，機器學習的主要目標是根據資料訓練演算法，以找到可用於進行預測或選擇的關聯和模式。

數據要求

使用預先編程的規則和啟發式方法，可以創建人工智慧演算法來處理小資料集，甚至根本沒有資料。相較之下，必須使用大型資料集來訓練機器學習演算法以查找模式和關聯。

靈活性

儘管人工智慧演算法可以被設計來解決各種任務，但它們通常是針對特定目的量身定制的。另一方面，機器學習演算法通常更具適應性，可用於解決各種問題和挑戰。

人類參與

人工智慧通常需要建立可以補充或取代人類能力或決策過程的演算法。另一方面，機器學習通常用於自動化重複流程或支援人類決策。

人工智慧專注於模擬人類決策和認知，是一個更大的領域，包含許多不同的方法，包括機器學習。相比之下，機器學習的目標是使電腦能夠從數據中學習並做出預測或決策。

人工智慧和機器學習的應用

AI 和 ML 用於許多應用，例如：

1. 自然語言處理 (NLP)：用途包括聊天機器人、情緒分析、語音辨識和語言翻譯。
2. 詐欺偵測、風險管理和投資組合優化是金融領域的應用。
3. 推薦系​​統：範例包括推薦書籍、電影以及產品。
4. 人臉辨識、物件偵測、場景辨識只是AI影像和影片辨識技術的一些應用。
5. 自動駕駛汽車和無人機是自動駕駛汽車的兩個使用範例。
6. 診斷和治療計劃、尋找新藥以及患者監測是醫療保健行業的應用。

隨著人工智慧和機器學習的應用變得更加多樣化和複雜，它們在各個領域帶來變革的潛力變得越來越明顯。這些技術將使公司和組織能夠簡化營運、削減成本並做出更好的決策，從而對產業的未來產生深遠的影響。

人工智慧和機器學習的優點和局限性

當今最令人興奮和最有前途的兩項技術是人工智慧和機器學習。它們有能力改變我們生活的許多方面，包括我們彼此的關係、我們周圍的人和環境，以及我們的工作和學習方式。儘管人工智慧和機器學習有很多優點，但也存在需要考慮的重要倫理問題。

例如，人們擔心人工智慧可能會如何影響就業和經濟。確保新技術的創建和部署尊重人們的自主權和隱私也很重要。

人工智慧和機器學習這兩種技術正在改變生活的許多方面，雖然相互獨立但又相互關聯。雖然ML是人工智慧領域使用的特定技術，但人工智慧也是一個很大的領域，融合了許多其他技術。

人工智慧和機器學習都將在未來幾年改變許多行業。它們在醫療保健、銀行和運輸等領域有許多應用。與任何新技術一樣，它們也帶來了需要解決的重要社會和道德挑戰。