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2023-11-19 16:34:16
大多数营销人,正在尝试使用一点AI技术来提高自己的水平,跟上竞争对手节奏。同时,大多数营销人,也可能并不完全理解AI是如何工作的。这样的人并不只你一个。当你发现可以为企业所用的新型智能工具时,为了做出明智的购买决策,你需要先了解“机器学习”和“人工智能(AI)”之间的差别。这两个术语时常会被互换使用,但他们绝对不是同一回事。
你不需要拥有全智能家居才能接触到机器学习。事实上,像Facebook和Google这样的公司已经开始使用机器学习来进行大数据的工作、加快搜索速度或优化广告。根据马斯特里赫特大学的说法,“机器学习算法被广泛应用,每天都能遇到,比如购物时的自动推荐和语音识别软件。”
机器学习基于所谓的“神经网络”。神经网络是用来训练和学习的。如果给定几项影响因子的重要程度,它将计算出特定情况的可能出现结果,并且需要事先由人类编程。神经网络程序员必须对结果中影响因子的重要程度(也可称为权重)进行调整,直到能够从已有信息中输出要求的结果。一旦完善了神经网络,并且机器理解了如何自行调整权重,机器就可以在没有人工干预的情况下,自我训练来提高准确性。并且,一旦机器经过训练,它就可以通过网络对新的输入进行分类,并且实时输出正确结果,比如语音搜索。
人工智能算法不需要理解为什么它们要自我修正和改进,它们只是被编好的程序要求去做这些事情。然而,一旦机器学习发展到一定程度,它们可以思考,可以以一种可信的方式与人类进行交流,可以自己做出决定,这就升级到了人工智能。
通用型AI和应用型AI是人工智能的两种类型。应用型AI与机器学习紧密相关,计算机为自己做出决定。LinkedInMessaging就是一个日常使用的应用型AI的实例,这个应用可以预测针对一条信息的有可能回应。通用型AI的范围更广,它要求机器能够理解更多类型的任务并作出回应,以及尽可能地模拟人类大脑。
尽管我们仍在探索通用型AI的可能性,但应用型AI已经投入使用了。这一切的根本都在于机器学习里必不可少的神经网络,它已经在为我们用过的许多设备提供服务了。
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