人工智能和机器学习是近年来重要的技术进步之一,它们能帮助企业简化业务流程,做出好的业务决策,保持竞争优势。人工智能和机器学习密切相关,但这两者之间仍有一些差异,我们将在下面进行探讨。

什么是人工智能?
人工智能是计算机科学的一个分支,这项技术尝试将人类的思维能力和行为引入机器,而机器学习是人工智能的一个子集,允许机器从数据中自动学习,无需为特定任务编程。
人工智能旨在构建能够模拟与人类智能相关的认知功能的机器,如学习、推理和解决问题。也就是说,人工智能通过教会计算机像人类一样思考和行动,使它们变得聪明和智能。
目前,人工智能被称为狭义人工智能,这意味着它主要用于解决其预设解决的特定问题。例如,人工智能可以开发出与人类下棋或解方程的计算机,但同一台机器无法解决复杂的问题或在其他认知任务上超越人类。因此,长期目标将是创造能够执行各种任务、学习和解决任何问题的通用人工智能。强人工智能能够真正理解人类、与人类智力相当并具有自我意识,在实现它之前,科学家还有很长的路要走。诚然,人工智能发展很快,但就目前而言,强人工智能的概念更多的还只是一个理论概念,而不是现实。
人工智能最大的好处之一就是能够管理大量数据,让操作更加高效。凭借这一潜力,人工智能可以在业务流程自动化、数据分析、实时洞察、预测分析、改善客户体验和提高利润等方面为公司提供支持。根据普华永道的一份报告显示,大约54%的高管已经发现,在将人工智能解决方案融入他们的业务后,整体生产率有了明显提高。
什么是机器学习?
机器学习是从数据中提取有意义的信息,并通过自我完善从实验中学习。机器学习模型在数据中寻找模式,并在没有人工干预的情况下完成从数据到决策的过程。机器学习算法可以处理大量数据,从经验中不断改进,并根据历史数据进行预测。他们不是通过编程来一步一步地做决定,你给他们一些例子,他们可以从数据中学习怎么做。当算法变得足够好,可以得出正确的结论时,它会这些知识应用于新的数据集上。创建机器学习模型的流程是收集数据、训练算法、试用算法、收集反馈,这样可以使算法更加准确,达到更高的精度和性能。
这使得机器学习不仅适用于日常生活的应用,而且它也是一种在商业环境中解决现实世界问题的有效和创新的方式。Refinitiv的一项研究发现,一些数据科学家和高管认为,整合机器学习的关键驱动因素分别是提取更高质量的数据、提高业务运营的生产率和速度、削减开支以及从数据中提取更多价值。
在我们的日常生活中有一些机器学习的例子,比如虚拟助手、自动驾驶汽车、电子邮件垃圾邮件过滤、疾病识别和诊断、通勤预测、视频监控等等。机器学习的商业效益可能包括用户行为分析、改进的自动化、产品个性化、客户服务改进、客户流失预测、预测性维护、财务分析、欺诈检测和安全性增强等方面。

“人工智能”对比“机器学习”
现在我们已经对人工智能和机器学习有了相当的了解,让我们比较一下这两个术语,并详细了解它们之间的关键区别。
人工智能
- 人工智能是一种使机器能够模仿人类智能的技术
- 人工智能的目标是制造一个计算机系统,解决需要人类智能才能解决的复杂问题
- 人工智能试图创造智能系统,像人类一样执行各种复杂的任务
- 人工智能的两个主要子集是机器学习和深度学习
- 人工智能提供了各种各样的应用
- 人工智能的一些实际例子是Siri、基于人工智能的聊天机器人、智能人形机器人等
- 人工智能的三种类型是弱人工智能、一般人工智能和强人工智能

机器学习
- 机器学习是人工智能的一个分支,它允许机器在没有任何编程的情况下从过去的数据中进行自我学习
- 机器学习旨在使计算机系统能够从数据中学习,从而产生准确的结果
- 机器学习试图创造机器来完成它所接受的特定任务
- 机器学习的主要子集是深度学习
- 机器学习的应用是有限的
- 机器学习的一些实际例子是推荐系统、百度搜索算法、社交媒体上朋友标签的自动推荐等
- 机器学习的三种类型是监督学习、非监督学习和强化学习
人工智能和机器学习促进了不同行业的业务流程自动化,越来越多的公司正在寻找整合这些技术的方法,以使他们的业务更加自动化和智能。这些优势使得人工智能和机器学习成为了公司增值业务的最佳解决方案,帮助公司提高其运营绩效,增强客户体验,并增加公司在行业中的竞争优势。
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