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人工智能和机器学习之间到底有哪些区别? | 精选

subtitle 网易智能06-18 00:05 跟贴 99 条

  本文系网易智能工作室出品,精选第116期,聚焦AI,读懂下一个大时代!

  热词的确能在网络上获得很多关注,尽管搜索引擎优化了关键词可能会帮助人们在网络上找到他们想要的东西,但同时会在搜索中添加一些无用的东西和垃圾。

  随着像3D打印这样的术语在工业物联网引起了积极的反应,热词的发展便一发不可收拾,再加上人工智能、机器学习、神经网络和深度学习,让人分不清到底谁是谁。到底什么是人工智能?

  人工智能通常被定义为一种科学,即让拥有智力水平的计算机来完成人类做的事情,目前,人工智能已经在有限或操作较为简化的领域取得了一些成功。

  首先,人工智能的种类有不同:分为弱人工智能和强人工智能,弱人工智能表现得像是机器人或生产线在独立行动,不过它实际上受到人类监督的编程,这意味着人类对弱人工智能进行了编程输出或给定输入的操作。

  而强人工智能是一种基于给定目标和输入数据而可能改变实际输出的系统,它是指一种可以做到一些自己编程外事情的程序,强人工智能能够发现一种编程外的模式,并且决定采用这种更有效的方法来完成既定目标。

  例如,当人工智能程序接到指令,需要在电视游戏Breakout中打破人类纪录时,它就开始学习如何在游戏中获得更高的分数,然后在短短2.5小时内就能赢过人类。

  研究人员随后让人工智能程序运行。令他们惊讶的是,该程序制定了一种不在软件编程范围内的战略。它会把焦点集中在墙上的一个点,只在这个点进行击球,这样球就会落在墙后。这将使程序的工作最小化,因为计算机不需要再移动球拍,而与此同时,分数也在增加。这样做也减少了错过球和输掉比赛的可能。

  请记住,电脑是看不到球拍、球或彩虹条纹的墙壁的。它“看到”的只是一串数字。然而计算机知道它所控制的变量,也知道它如何能够根据掌控与其他数字之间变量来增加分数。

  博世的一位产品开发人员Matteo Bosch表示:“在人工智能领域有很多不同的技术:其中一些是真实存在和起作用的,还有一些仍不成熟,剩下的只是人们口口相传的热词而已。根据我的经验,在现实的制造业中,我从没听过任何人使用人工智能进行操作。相反,人工智能应用更有可能的情况是,研发中心正在研究和测试某些算法。一些像PLC、驱动器、电动机的工业部件已经包含了一些人工智能范围内的神经网络,其中这些神经网络典型的应用程序正在为工业提供更多的能效或更快的反应时间。”

  目前,人工智能已经归为一个笼统的术语,其可能意味着包括机器学习在内很多方面的含义。然而,往往造成人们对其困惑的原因是,一些人将人工智能与独立思考联系在一起。从定义上看,他们似乎是正确的,因为机器视觉应用程序可以选取一部分内容并将其设置为特定的方向,这种行为的确属于人类的行为,并需要一定程度的智力。但令人困惑的是这个过程可能不需要太多的智力,这似乎又否定了他们的看法,而该定义相反又确实符合人工智能的定义。

  神经网络和大数据神经网络:一个模仿人类大脑的计算机系统。

  大数据:本质上是一套大型的数据集或是一组数据,用于精确地使用人工智能功能。

  随着事情变得越来越复杂——从人工智能到机器学习,又从机器学习再到深度学习——人类所拥有的数据越多,这些系统就能更好地学习和运转。

  机器学习有时与神经网络相关联。与人脑的运作方式类似,神经网络在节点和节点层之间有许多连接。训练系统算法时可以使用神经网络,当输入以数据的形式进入系统时,系统就会做出搜索、学习、决定等一系列动作来确定哪种算法才是最佳的解决方式。通过使用大量的数据(通常称为大数据),算法和网络可以学习如何实现目标和改进其过程。这种广泛的联系被称为深度学习。

  深度学习:深度学习(也称为深度结构化学习、分层学习或深度机器学习)是对人工神经网络和包含不止一个隐藏层的相关机器学习算法的研究。

  博斯的高级研究科学家Samarjit Das说:“深度学习是一种特殊的机器学习算法——它是模拟大脑连接的多层次神经网络,这些类型的连接似乎比我们现有的系统的连接更高效。

  现在,我们必须根据人类的经验来定义机器学习的参数。当我们看到苹果和橘子的图像时,我们需要手动定义它们的特征,以便机器学习系统就能识别出这两种水果的不同特征。深度学习则是机器学习的下一个层次,因为它可以自己区分这些不同。通过向深度学习系统展示苹果和橙子的样本图像,它不必基于人类教它的知识,而是创建自己的规则,意识到颜色和几何是区分两者的关键特征。

  机器学习:一种可以包括但不限于神经网络和深度学习的人工智能,一般而言,它是指计算机输出或指做一些它编程外的事情。

  【英文来源:Machine Design 编译:网易见外智能编译平台 审校:谭嘉琦】

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