机器学习和人工智能的区别

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2023-11-19 16:34:16

机器学习和人工智能的区别

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。

1. 机器学习

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。

2. 人工智能

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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机器学习人工智能 AI 神经网络通用型AI 应用型AI

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