人工智能AI 与 机器学习ML 的关键区别
标题什么是人工智能（AI）
人工智能（AI）是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。包括理解自然语言、识别图像、解决复杂问题和做出决策。AI的目标是创建能够模仿或超越人类智能的系统。
AI的分类：
- 弱人工智能（弱AI）：也称为窄AI，专注于特定任务。例如，语音助手（如Siri和Alexa）和推荐系统（如Netflix和Amazon的推荐算法）。
- 强人工智能（强AI）：也称为通用AI，具有执行任何人类智能任务的能力。目前，强AI仍处于理论阶段，尚未实现。
什么是机器学习（ML）
机器学习（ML）是人工智能的一个子领域。ML算法通过识别数据中的模式和规律来进行预测和决策，而无需明确编程。
ML的类型：
- 监督学习：算法在标注数据集上进行训练，学习输入和输出之间的关系。例如，垃圾邮件过滤器通过标注的邮件数据学习识别垃圾邮件。
- 无监督学习：算法在未标注的数据集上进行训练，寻找数据中的隐藏模式。例如，客户细分分析通过无监督学习识别不同的客户群体。
- 强化学习：算法通过与环境的交互学习，通过奖励和惩罚机制优化其行为。例如，AlphaGo通过强化学习击败了人类围棋冠军。
AI 和 ML 的联系
AI 和 ML 是相互关联的领域。 AI 是机器以人类认为智能的方式执行任务的更广泛概念，ML 是 AI 的子集，允许机器从数据中学习。
机器学习是我们实现 AI 的手段。它是许多我们每天使用的服务背后的驱动力——如 抖音、淘宝 上的推荐系统；像谷歌和百度这样的搜索引擎；像 微博 这样的社交媒体信息流；以及像 ChatGPT 和 Kimi 这样的聊天机器人。目标是开发能够适应行为而无需明确编程执行特定任务的机器。
机器学习是 AI 领域中能够为广泛的应用提供强大且实用解决方案的一个分支。但 AI 学科不仅仅是 ML；它还包括更广泛的方面，如部署和运维（也称为 MLOps）、治理、可解释性（解释或证明 AI 系统做出决策的原因的能力）、安全性以及 AI 系统对个人和社会的总体影响。
AI 与 ML的关键区别
| 类型 | AI | ML |
|---|---|---|
| 目标 | AI 的主要目标是创建能够智能且独立运行的系统。AI 旨在通过自动化需要人类智能的任务来使我们的生活更轻松。 | ML 的主要目标是使机器能够从数据中学习，以便它们能够在没有被明确编程执行任务的情况下进行准确的预测或做出决策。 |
| 技术 | AI 技术涵盖了一系列广泛的工具，包括专家系统、自然语言处理（NLP）、机器人技术和神经网络。这些技术使 AI 系统能够解释和响应复杂的数据，自动化决策，并模拟人类交互。例如，结合 AI 算法的机器人可以导致能够在各种环境中执行任务的自主机器。 | ML 技术主要集中在算法和统计模型上。ML 的关键技术包括决策树、分类器和神经网络。深度学习，ML 的一个子集，利用分层神经网络来分析大型数据集，使机器能够进行准确的预测或识别复杂模式。这些 ML 技术对于图像识别、语音识别和预测分析等任务至关重要，系统通过从大量数据中学习来更高效地执行特定任务。 |
| 要求 | AI 系统需要对其设计运行的领域有全面的理解，以及强大的基础设施来支持复杂的计算和数据处理。这些系统通常需要大量的计算能力、复杂的算法和大型数据集，以有效模拟人类智能和决策过程。此外，AI 开发需要跨学科的方法，整合心理学、神经科学和语言学等领域的见解。 | ML 的要求则更为集中，主要围绕数据。数据的质量、数量和相关性在 ML 中至关重要，因为算法直接从输入的数据中学习。这意味着广泛且标注良好的数据集对于训练准确的 ML 模型至关重要。此外，ML 严重依赖于统计方法和分析，需要在概率、统计和数据分析等领域有熟练的技能。ML 的硬件要求根据任务的复杂性而有所不同，从基本模型的个人电脑到一些深度学习应用的数千台强大服务器不等。 |
| 技能和专业知识 | AI 和 ML 所需的技能和专业知识反映了这些领域的技术和概念复杂性。对于 AI，专业人士需要广泛的技能集，包括编程熟练度（如 Python、R 或 Java 语言）、对算法和数据结构的深入理解、神经网络知识以及对 AI 框架和工具的熟悉。此外，解决问题、批判性思维和创造力等软技能也是必不可少的，因为 AI 开发通常涉及设计模仿复杂人类行为和认知过程的系统。 | 相比之下，ML 专业知识更侧重于以数据为中心的技能。这包括统计分析、数据挖掘和数据处理的熟练度。ML 专业人士应擅长使用 ML 框架和库，如 TensorFlow、Keras 或 scikit - learn。他们还需要了解各种 ML 算法及其适当的应用。处理大型数据集和进行实验以完善 ML 模型的实际经验也至关重要。对 ML 数据和算法中固有的伦理影响和偏见的理解在这一领域也越来越被认为是必不可少的。 |
AI 和 ML 的常见示例
改善人类生活的 AI 系统
- 制造机器人：这些机器人在工厂中自动化重复且体力要求高的任务。配备 AI 后，它们可以通过 ML 和传感器数据分析优化生产流程、提高精度和质量，并适应不同的任务。
- 自动驾驶汽车：AI 使这些车辆能够解释传感器数据、实时做出决策并从新的驾驶场景中学习。这项技术旨在减少事故、改善交通流量，并为无法驾驶的人提供出行解决方案。
- 大型语言模型（LLMs）：像 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的巴德这样的 LLMs 处理和生成类似人类的文本，使得虚拟助手、内容创作、语言翻译和信息检索等应用成为可能。它们从大量文本数据中学习，以理解上下文、回答问题甚至模拟对话。
- AI 驱动的医疗保健管理：医疗保健中的 AI 包括患者护理的预测分析、个性化医疗和医学影像分析。这些系统可以识别患者数据中的模式，协助早期诊断并优化治疗计划。
- 自动化金融投资：AI 系统分析市场趋势、预测股票表现并管理投资组合。它们使用历史数据和机器学习做出明智的投资决策，为投资者提供个性化建议和自动化交易。
常见的机器学习ML算法
- 线性/逻辑回归：用于预测连续结果（线性）或分类结果（逻辑）。这些算法模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系。
- 决策树：一种类似流程图的结构，其中每个内部节点代表对一个属性的测试，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类别标签。适用于分类和回归任务。
- 随机森林：一种集成学习方法，在训练时构建大量决策树，并输出各个树的类别模式（分类）或平均预测（回归）。
- 卷积神经网络（CNNs）：主要用于图像处理，这些网络采用一种称为卷积的数学运算，在图像识别、分类和目标检测任务中表现出色。
- 变换器：一种深度学习架构，旨在处理序列数据，但与之前的模型不同，它不需要按顺序处理数据。变换器在自然语言处理（NLP）任务中取得了最先进的成果。
如何选择AI、ML
当目标是创建一个能够模拟人类认知功能的系统时，AI 最为适用。它适用于需要复杂决策、问题解决和学习能力的任务。例如，开发能够理解和响应人类语言的交互式聊天机器人、需要在动态环境中导航和适应的自动驾驶汽车，以及为个别用户量身定制内容的智能推荐系统都需要完整的 AI 系统。AI 还用于创建需要结合自然语言处理、机器人技术和计算机视觉等多种技术以类似人类智能方式运行的系统。
当主要目标是分析大型数据集并基于这些数据进行预测或分类时，ML 模型更为合适。ML 在识别人类不易察觉的模式或趋势方面特别有效。这包括金融交易中的欺诈检测应用，ML 算法可以学习识别可疑模式，或在医疗保健领域，ML 模型可以根据历史数据预测患者结果。ML 还广泛应用于语音识别、图像分类和预测分析等领域，系统通过从大量数据中学习来提高其准确性。