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在当今快速发展的技术环境中，有两个术语经常占据主导地位：人工智能 Artificial Intelligence (AI) 和Machine Learning (ML)人工智能 Artificial Intelligence (AI) 与机器学习 (ML)：比较指南。这些技术不仅仅是流行语；它们正在塑造从医疗保健、金融到零售等各个行业的未来。然而，尽管它们如此普遍，但人们对这些术语的实际含义以及它们之间的区别仍存在相当大的困惑。
本文旨在揭开人工智能和机器学习的神秘面纱，将其复杂性分解为易于理解的见解。无论您是希望利用这些技术获得战略优势的商业领袖，还是寻求基础知识的数据科学初学者，或者只是好奇心强的人，本指南都将帮助您清楚地了解这些变革性领域。我们将探索它们的定义、应用以及它们之间的复杂关系，同时为更高级的探索奠定基础。
读完本文后，您将全面了解 AI 和 ML，从而能够做出明智的决策并围绕这些关键技术进行有意义的对话。如需了解深度学习与机器学习的比较，请查看我们的单独文章。
什么是人工智能？
我们在全面的AI 初学者快速入门指南中探讨了 AI 的基础知识。但总而言之，人工智能是计算机科学的一个广泛领域，专注于创建能够执行通常需要人类智能的任务的智能系统。这些任务包括理解自然语言和识别模式、做出决策和解决复杂问题。
人工智能本质上是一套庞大的工具，可以让计算机以智能和自动化的方式运行。其中包括语音助手、推荐系统和自动驾驶汽车。
什么是机器学习？
再次，我们有专门的指南介绍什么是机器学习。简而言之，机器学习 (ML) 是人工智能领域内的一个专业分支。其主要目的是设计和微调算法，使算法随着时间的推移与数据交互而变得更加准确和高效。
简而言之，机器学习使计算机具有分析数据、得出见解并做出明智决策或预测的能力，而不需要为这些任务进行明确的编程。
比较不同的行业术语
机器学习与人工智能：主要相似点与不同点
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 这两个术语经常互换使用，但它们并不相同。虽然它们有一些相似之处，但也具有不同的特点。对于任何想要深入研究这些变革性技术的人来说，了解这些细微差别都至关重要。
主要相似之处
让我们首先看看这两个学科的重叠之处，因为这可以帮助我们理解它们的基础：
- 数据驱动。人工智能和机器学习都严重依赖数据。人工智能使用数据做出明智的决策，而机器学习则使用数据进行学习和改进。
- 自动化。这两个领域都旨在实现原本需要人工干预的任务的自动化，无论是人工智能中的决策还是机器学习中的数据分析。
- 随着时间的推移而改进。随着收集更多数据，AI 系统可以变得更加有效，而 ML 算法则可以在接触更多数据进行训练时提高其性能。
- 计算复杂性。AI 和 ML 都需要强大的计算能力，通常需要 GPU 等专用硬件来完成复杂任务。
- 跨学科领域。人工智能和机器学习都来自多个学科，包括计算机科学、统计学、数学和工程学。
主要区别
现在让我们看看人工智能和机器学习有何不同。这样，我们可以更好地理解何时应该使用它们：
- 范围。人工智能的范围更广，涵盖了允许计算机模仿人类智能的一切，包括机器人技术、问题解决和语言识别。另一方面，机器学习则专注于开发能够从数据中学习的算法。
- 目标。人工智能的最终目标是创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的系统。机器学习旨在使机器能够从数据中学习，以便它们能够做出准确的预测或决策。
- 学习。人工智能不一定非要从数据中学习。例如，基于规则的专家系统根据一组明确的规则做出决策。机器学习具体涉及从数据中学习；随着更多数据的出现，机器学习系统可以学习和改进。
- 依赖性。机器学习是人工智能的一个子集，这意味着所有机器学习都是人工智能，但并非所有人工智能都是机器学习。
- 学习类型。机器学习可以是监督式、非监督式或强化式的。人工智能可以基于规则，完全不从数据中学习，也可以使用各种学习方法，包括但不限于机器学习技术。
- 人为干预。在人工智能中，人为干预的作用各不相同；有些系统需要手动调整和设置规则，而有些系统则更加自主。机器学习的具体目标是尽可能减少人为干预，使从数据中学习的过程自动化。
何时使用人工智能与机器学习
在项目或应用中使用人工智能 (AI) 还是机器学习 (ML) 取决于多种因素，包括您要解决的问题、可用数据的性质以及所需的自动化程度。下面，我们概述了一些可能比另一种更合适的场景。
何时使用人工智能
以下只是您目前可以使用人工智能的一些方法。正如您所看到的，人工智能的范围非常广泛，而且肯定有时候一种方法需要人工智能和机器学习，以及其他各种学科。
复杂的决策
如果您的项目涉及基于多个变量做出复杂的决策，那么人工智能（尤其是基于规则的系统）将会非常有效。
自然语言理解
对于聊天机器人或语音激活系统等理解人类语言至关重要的应用，自然语言处理(NLP) 等人工智能技术更为合适。
机器人
如果您的项目涉及移动物体或在空间中导航等物理任务，那么机器人技术（人工智能的一个子集）就是您的最佳选择。
范围广泛
如果您的应用程序需要一系列智能行为，从解决问题和规划到感知和社交智能，那么建议采用更广泛的人工智能方法。
无需学习的固定规则
如果您的系统基于一组固定的规则运行并且不需要从数据中学习，那么基于规则的人工智能系统是合适的。
何时使用机器学习
再次强调，这些只是使用机器学习作为首选的一些情况。但这并不意味着人工智能和其他方法可以结合使用。
数据驱动的预测
如果您的主要目标是根据数据进行预测，那么 ML 是理想的选择。
模式识别
对于欺诈检测、推荐系统或客户细分等任务，机器学习算法擅长识别数据中的模式。
持续改进
如果您的应用程序能够通过接触更多数据而随着时间的推移提高其性能，那么 ML 是您的最佳选择。
异常检测
ML 算法在识别数据集中的异常值或异常方面非常有效，在网络安全和质量控制等领域很有用。
自然语言生成
对于基于数据生成文本（例如自动报告系统），文本生成算法等 ML 技术非常有效。
混合方法
在许多现代应用中，AI 和 ML 被结合使用，以充分利用两者的优势。例如，AI 系统可能会使用 ML 算法作为其特定任务（如数据分析或预测）的组成部分之一。
正如我们在生成式人工智能工具备忘单中所见，人工智能和机器学习有许多应用
人工智能与机器学习示例
在项目或应用中选择人工智能和机器学习取决于多种因素。为了更清楚地理解，让我们深入研究一些现实世界的例子。
人工智能的真实例子
复杂决策：自动驾驶汽车
- 情况：自动驾驶汽车需要在交通中导航、遵守交通规则并做出瞬间决定以避免事故。
- 为什么需要人工智能：人工智能算法可以处理多个传感器输入，例如摄像头、雷达和激光雷达，以实时做出复杂决策。这些决策范围广泛，包括车道保持和自适应巡航控制、紧急制动和防撞。
- 结果：人工智能的使用使自动驾驶汽车能够安全高效地运行，从而降低人为错误的可能性。
自然语言理解：Siri 和 Alexa 等虚拟助手
- 情况：用户使用自然语言与虚拟助手交互，执行设置提醒、播放音乐或获取天气更新等任务。
- 为什么要使用人工智能：人工智能驱动的自然语言处理 (NLP) 算法可以理解人类语音的上下文和语义，从而做出更准确、更细致入微的响应。
- 结果：人工智能功能使虚拟助手更加有效、更加用户友好，从而增强了用户体验。
机器学习的真实示例
数据驱动的预测：预测性医疗分析
- 情况：医疗保健提供者和研究人员旨在预测患者结果和疾病进展，以定制干预措施并优化医疗保健服务。
- 为什么选择 ML：机器学习算法可以处理和分析大量医疗数据，包括患者记录、实验室结果和医学图像，以识别与各种健康状况相关的模式和风险因素。随着更多数据的出现，这些算法不断学习和改进其预测，从而实现个性化和主动的医疗保健方法。
- 结果：在医疗保健领域实施机器学习能够提前识别高危患者并预测疾病爆发，有助于改善患者治疗效果、提高医疗保健服务的效率并降低成本。
模式识别：银行欺诈检测
- 情况：银行需要实时识别潜在的欺诈交易以保护客户账户。
- 为什么使用 ML：机器学习算法可以分析交易数据，以识别可能表明存在欺诈活动的异常模式或异常情况。这些算法是根据历史欺诈数据进行训练的，可以实时更新其模型。
- 结果：基于机器学习的欺诈检测系统可以高精度地标记可疑交易，使银行能够立即采取行动，从而增强客户信任和安全性。
结论和后续步骤
对于任何想要深入研究这些变革性技术的人来说，了解人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 之间的细微差别都至关重要。无论您是企业领导者、数据科学初学者还是技术爱好者，知道何时使用 AI 或 ML 都会对您的项目成功产生重大影响。
