人工智慧與機器學習的區別

人工智慧和機器學習是科技界常用的兩個流行詞。雖然它們經常被互換使用，但它們並非一回事。人工智慧（AI）和機器學習（ML）是相關的概念，但它們具有不同的定義、應用和含義。在本文中，我們將探討機器學習和人工智慧之間的區別，以及它們之間的關係。

什麼是人工智慧？

**人工智慧**是一個廣泛的領域，涵蓋了開發能夠執行通常需要人類智慧的任務的智慧機器，例如感知、推理、學習和決策。簡單來說，人工智慧就是機器執行通常需要人類干預或智慧的任務的能力。

人工智慧有兩種型別：狹義或弱人工智慧和通用或強人工智慧。狹義人工智慧旨在執行特定任務，例如語音識別或影像識別，而通用人工智慧旨在能夠執行人類可以執行的任何智力任務。目前，我們只使用了狹義人工智慧，但目標是開發可以應用於廣泛任務的通用人工智慧。

人工智慧的分支

人工智慧就像一個籃子，裡面包含多個分支，其中重要的分支包括機器學習（ML）、機器人技術、專家系統、模糊邏輯、神經網路、計算機視覺和自然語言處理（NLP）。

以下是人工智慧其他重要分支的簡要概述

• 機器人技術 - 機器人主要設計用於執行重複性和乏味的任務。機器人技術是人工智慧的一個重要分支，涉及到機器人應用的設計、開發和控制。

• 計算機視覺 - 這是一個令人興奮的人工智慧領域，它幫助計算機、機器人和其他數字裝置處理和理解數字影像和影片，並提取重要資訊。憑藉人工智慧的力量，計算機視覺開發出能夠從數字影像中提取、分析和理解有用資訊的演算法。

• 專家系統 - 專家系統是專門設計用於解決特定領域複雜問題的應用程式，具有類似人類的智慧、精確度和專業知識。就像人類專家一樣，專家系統在其接受過訓練的特定領域表現出色。

• 模糊邏輯 - 我們知道計算機採用精確的數字輸入，如真（是）或假（否），但模糊邏輯是一種推理方法，可以幫助機器在做出決策之前像人類一樣進行推理。藉助模糊邏輯，機器可以分析是與否之間的所有中間可能性，例如“可能是的”、“也許不是”等。

• 神經網路 - 受人腦自然神經網路的啟發，人工神經網路（ANN）可以被認為是一組高度互連的處理單元（節點），可以透過其對外部輸入的動態狀態響應來處理資訊。ANN使用訓練資料來提高其效率和準確性。

• 自然語言處理（NLP） - NLP是人工智慧的一個領域，它使智慧系統能夠使用英語等自然語言與人類交流。藉助NLP的力量，人們可以輕鬆地與機器人互動，並用簡單的英語指示它執行任務。NLP還可以處理文字資料並理解其完整含義。如今，它廣泛應用於虛擬聊天機器人和情感分析中。

人工智慧的示例包括虛擬助手、自動駕駛汽車、面部識別、自然語言處理和決策系統。

什麼是機器學習？

機器學習是人工智慧的一個子集，專注於教機器如何從資料中學習。換句話說，機器學習是一個計算機可以自動學習資料中模式和關係而無需明確程式設計的過程。機器學習演算法旨在檢測和學習資料中的模式，以進行預測或決策。

機器學習主要有三種類型：監督學習、無監督學習和強化學習。監督學習是指機器在具有已知結果的標記資料上進行訓練。無監督學習是指機器在未標記的資料上進行訓練，並被要求查詢模式或相似之處。強化學習是指機器透過與環境的互動進行反覆試驗來學習。

機器學習的示例包括影像識別、語音識別、推薦系統、欺詐檢測和自然語言處理。

人工智慧與機器學習 - 概述

現在我們已經對機器學習和人工智慧有了基本的瞭解，讓我們更深入地瞭解兩者之間的區別。

首先，機器學習是人工智慧的一個子集，這意味著機器學習是人工智慧更大領域的一部分。機器學習是一種用於實現人工智慧的技術。

其次，雖然機器學習專注於開發可以從資料中學習的演算法，但人工智慧專注於開發能夠執行通常需要人類智慧的任務的智慧機器。換句話說，機器學習更專注於從資料中學習的過程，而人工智慧更專注於建立能夠執行智慧任務的機器的最終目標。

第三，機器學習演算法旨在從資料中學習並隨著時間的推移提高其準確性，而人工智慧系統旨在學習並適應新的情況和環境。機器學習演算法需要大量資料才能有效訓練，而人工智慧系統可以即時適應和學習新資料。

最後，與人工智慧相比，機器學習的功能更有限。機器學習演算法只能從其接受過訓練的資料中學習，而人工智慧系統可以學習並適應新的情況和環境。機器學習非常適合解決可以透過模式識別解決的特定問題，而人工智慧更適合需要推理和決策的複雜現實世界問題。

人工智慧與機器學習的區別

下表突出了機器學習和人工智慧之間的重要區別 -