索尼剥离消费电子和移动通信业务 4月1日成立独立公司

“计算机的诞生是为了解决以前不存在的问题。” - 比尔盖茨。你必须认为这是一个奇怪的陈述，从今天的文章开始，这篇文章是关于高端技术的。虽然这是因为我们今天站在这里的这项技术，但它也有点令人困惑。嗯，高端技术带来了高端技术人员的高端混淆。所以更不用说普通人的心态了。曾经有一段时间，计算机占用整个房间来执行计算等基本操作。

从那时到现在，当它涉及大数据时，我们走了很长的路。或者更确切地说，我们已经进化了，但是使用计算机。我们与计算机的发展是如此错综复杂地结合在一起，有时甚至无法将它们与我们的日常生活区分开来。我们甚至经常不认为它们是非凡的；它更像是我们一直以来的样子。

大型计算机与大数据

我们现在正处于一个计算机科学不再是真正的计算机科学的阶段。它更像是一个蓬勃发展的市场，充满了令人兴奋和创新的东西。它也充满了新的学习机会。技术垄断了我们这个时代的消费。如今在我们这个世界上有如此令人兴奋的经历，你是否有动力去创造新事物？

即使你不是，那么你必须至少获得一些实质性的知识。我们假设你知道今天最热门的流行语，人工智能和机器学习。它们不仅具有相同的受欢迎程度，而且通常似乎也可以互换使用。但它们绝对不是一回事。我们认为错误的原因是这种混淆的原因。

对于初学者来说

AI是一个更广泛的任务概念机器学习更像是人工智能的当前应用，机器可以访问信息或数据，这样他们就可以自己学习。

令人困惑？

我们在本文中将逐步了解AI和机器学习是什么？然后它们有什么不同？

人工智能（AI）：

人工但人性化。

”想象力是比知识更重要。因为知识是有限的，而想象力包含整个世界，刺激进步，催生进化。“ - 爱因斯坦

人工智能是人类最疯狂的想象之一，人类想象的机器会像他们。这意味着直到最近才需要使用人工智能实现人脑。 “人工智能”一词的范围非常广泛。人类大脑是最广泛和模糊的讨论领域，人工智能也是如此。几十年前，口袋计算器被认为是AI的一种形式，因为数学计算仅限于人类大脑。今天，计算器甚至不再被认为是一个小工具，因此，“直到最近”才会随着时间的推移而发展。

AI将始终是一个不断变化的目标。它将基于人类大脑拥有的那些能力，而机器则不具备这些能力。还有另一种误解，即人工智能是一个系统，但它不是一个系统。 AI在系统中实现。人工智能可以指从玩象棋游戏的计算机程序到像苹果公司的“Siri”解释和回应语音的语音识别系统。因此，基本上每当机器根据一组解决问题（算法）的指定规则执行任务时，这种“智能”行为就是所谓的人工智能。

机器学习

Isaac Asimov曾经说过“我不怕计算机。我担心缺乏它们。“为什么我们使用这个引用？让我们继续探索吧。机器学习基于所谓的“神经网络”。如果听起来很复杂，那就是因为它。神经网络用于学习和训练。它们依赖某些重要因素来确定情况的可能结果，并且需要首先由人类进行编程。神经网络程序员必须调整结果中的重要因素，直到网络从其所具有的信息达到所需结果。现在想想是否需要神经网络程序员来调整和编程每个Google搜索！这就是机器学习的起点。

机器学习就在你身边，无论你是否意识到这都是问题。例如，购买适合您语音的产品或语音识别软件时的自动建议。听起来更像你的在线购物应用程序的最后一个建议？没错，这都是机器学习。甚至我们写的文章，为什么你认为他们在搜索主题时出现？

训练机器

一旦神经网络完善并且机器理解如何调整它本身就具有重要意义，它可以训练自己提高精度而无需人为干预。一旦您训练机器，它就可以通过网络对新输入进行分类，并实时生成精确的结果。虽然技术非常复杂和聪明，但它并没有真正使用任何智能。

两个重要的突破导致了机器学习的出现。其中一个是1959年为亚瑟·塞缪尔所认可的实现。它指出，我们可以教导他们自己做，而不是给计算机做什么。第二个是最近出现的互联网，以及生成，存储和分析数字信息量的巨大增长。对于工程师来说，显而易见的是，他们无法教授机器和计算机的所有东西。如果他们像人脑一样编码它们会更有帮助。然后将它们插入互联网以访问充满数据的世界。

那么为什么AI和机器学习会混淆？

之所以我们听到互换的两个定义是没有机器学习就不能存在AI - 尽管机器学习可以在没有AI的情况下存在。机器学习是以目前的速度推动人工智能发展的载体。

最后，让我们举一个例子，让我们的生活更简单一些。如果我们插入同一动物的不同照片，让我们说一只狗，做不同的事情。或者在不同的地方可能有不同的狗。并将它们标记为狗，计算机将学习。它将从它显示的照片中学习。最终，它会认识到狗是每组数据的共同点，反过来又帮助计算机学会识别狗。

这件事有什么人性化的东西吗？不是吗，对吧？但是，如果这个算法连接到相机和扬声器？它可以识别它前面的物体，并且发出声音可以回答我们的问题。这更像是人性化和聪明。它模仿人类的大脑。它已成为人工智能。

当我们走到尽头时，让我们清楚AI和机器学习的空气。当机器以这样的方式编码时，它不仅可以检测而且可以区分对象。根据理解的标准，它可以选择丢弃或接受它们。然后AI诞生了。每当机器做出决定时，它就是人工智能。它不仅仅是机器学习。