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[導讀] 當今熱門的顛覆性技術正在改變商業(yè)格局,它們是機器學習(ML)和人工智能(AI)。 幾乎我們所有人都聽說過或讀到過它們,但我們真的知道它們是怎么回事嗎? 這些企業(yè)正試圖利用先進算法

當今熱門的顛覆性技術正在改變商業(yè)格局,它們是機器學習(ML)和人工智能(AI)。

幾乎我們所有人都聽說過或讀到過它們,但我們真的知道它們是怎么回事嗎?

這些企業(yè)正試圖利用先進算法,利用數字數據和計算能力的爆炸式增長,實現人與機器之間的協(xié)作和自然交互。

然而,對于什么是機器學習(ML)和人工智能(AI),公眾和媒體仍然有很多困惑。

機器學習是人工智能誕生后出現的詞匯。這兩個術語經常被用作同義詞,在某些情況下還被當成是離散的、并行的發(fā)展。

事實上,機器學習之于人工智能,就像神經元之于人腦一樣。

讓我們從機器學習開始。

賓夕法尼亞卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)機器學習部門編輯羅伯托?伊里翁多(Roberto Iriondo)表示,機器學習是人工智能的一個分支。

正如計算機科學家、機器學習先驅湯姆·米切爾(Tom M. Mitchell)所創(chuàng)造的那樣,“機器學習是一門計算機算法的研究,它允許計算機程序通過經驗自動改進”。

例如,如果你給一個機器學習模型提供你喜歡的歌曲,以及相應的音頻數據(樂器、節(jié)拍、類型等),它將能夠自動化生成一個系統(tǒng),來給你可能喜歡的音樂提供建議——就像Netflix、Spotify和其它公司所做的那樣。

如果一家數字支付公司想要檢測其系統(tǒng)中是否存在欺詐行為或潛在的欺詐行為,它可以為此使用機器學習工具。建立在計算機模型中的計算算法將處理數字平臺上發(fā)生的所有事務,在數據集中發(fā)現模式,并指出模式檢測到的任何異常。

Iriondo說:“在一個簡單的例子中,如果你加載一個機器學習程序,其中包含相當大的X光照片數據集,并附帶描述(如癥狀等),它將有能力(或可能自動地)協(xié)助此后關于X光照片的數據分析?!?/p>

機器學習模型將查看數據集中的每一張圖片,并在標有類似指示的圖片中找到常見的模式。其中,深度學習(Deep Learning)也是機器學習的一個子集。

另一方面,人工智能則是一個廣義的概括性術語,指的是試圖讓計算機像人類一樣思考,能夠模擬人類所做的各種事情,并最終以比我們更好更快的方式解決問題。

人工智能的范圍非常廣泛,它本身就是一個系統(tǒng),而不僅僅是獨立的數據模型。它包括各種各樣的任務,如做創(chuàng)造性工作、制定計劃、走動、說話、識別物體和聲音、執(zhí)行商業(yè)交易等等。

然而,微軟客戶成功部門云解決方案架構師(Advanced Analytics & AI)西奧?范?克雷(Theo van Kraay)表示,任何試圖定義人工智能的嘗試都有些徒勞,因為我們首先必須正確定義“智能”(intelligence),這個詞的含義五花八門。

“首先,值得注意的是,20多年前被稱為人工智能的技術與傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)之間的差異接近于零,這一點很有趣,也很重要,”范?克雷表示。

今天人工智能系統(tǒng)所做的反映了人類與傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)的一個重要區(qū)別——人類是預測機器。

如今的許多人工智能系統(tǒng),就像人類一樣,大多是復雜的預測機器。

“機器越復雜,它就越能夠做出準確的預測,基于一系列的用于訓練各種(ML)模型的復雜數據和最先進的人工智能系統(tǒng),它們將能夠不斷從錯誤中學習,以提高預測的準確性,從而表現出近似人類智慧的東西?!彼f。

大多數ML算法都是針對靜態(tài)數據集進行訓練,生成預測模型,因此ML算法只促進了人工智能中的某一部分的發(fā)展。

50年前,國際象棋程序被認為是人工智能的一種形式。

但今天,象棋游戲中的AI被認為是枯燥和過時的,因為它幾乎可以在每臺電腦上找到。

Iriondo表示:“如今,人工智能的象征是Google Home、蘋果Siri和亞馬遜(Amazon)的Alexa等人工智能互動設備,或為Netflix、亞馬遜(Amazon)和YouTube提供動力的多媒體視頻預測系統(tǒng)?!?/p>

與機器學習相比,人工智能是一個不斷變化的目標,隨著相關技術的發(fā)展,其定義也在發(fā)生變化。

Iriondo打趣道:“可能在幾十年內,目前的創(chuàng)新人工智能進步就會被認為和現在的翻蓋手機一樣無趣?!?/p>

來源:前瞻網 Winnie Lee
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