据TechDogs专家撰文分析，在我们探索这片激动人心的领域时，至关重要的是要理解人工智能(AI)和机器学习(ML)并非只是时髦词汇或昙花一现的潮流。它们是塑造我们未来的强大技术。我们预计，未来重点将包括利用人工智能和机器学习来提升销量，以及利用扩展现实(XR)技术来增强销售体验。

人工智能和机器学习的发展有可能改变各个行业并在许多方面改善人们的生活。

以下是AI和ML在现实世界中的应用：

· 诊断疾病

· 检测欺诈

· 分析财务数据

· 优化制造流程

· 个性化内容和服务

让我们做好准备，深入探索智能机器的雄心勃勃的追求，揭开人工智能的奥秘。

人工智能：智能机器的雄心壮志

当我们谈论人工智能时，我们讨论的不仅仅是普通的R2-D2；我们正在深入探讨创造智能机器（例如当今的生成式人工智能）的雄心勃勃的追求，这些机器有朝一日可能会与夏洛克·福尔摩斯一较高低。人工智能是一个宏伟的愿景，即机器能够学习、推理和解决问题——本质上是一个虚拟的大脑。这个领域涵盖了从简单的客户服务聊天机器人到预测股市趋势的复杂算法。

我们已经见证了人工智能领域一些令人瞩目的成就。例如，人工智能系统在国际象棋和围棋等曾经被视为人类战略思维堡垒的游戏中战胜了人类冠军。但我们不要妄自菲薄；尽管人工智能的目标远超预期，但它扎根于正在改变我们当今世界的实际应用。

我们正在进行将科幻小说变成科学事实的旅程，统计数据站在我们这边。

根据《财富商业洞察》的一份报告，预计到2027年，全球人工智能市场规模将达到2669.2亿美元，2020年至2027年的复合年增长率（CAGR）为33.2 % 。我们必须明白，人工智能并非铁板一块。就我们今天拥有的技术而言，它是一项丰富的技术，而机器学习是其中最具活力的分支之一。机器学习不仅仅是人工智能的一个子集，它还是推动人工智能最实用、最具革命性应用发展的强大动力。

机器学习：模式识别的艺术

就像夏洛克·福尔摩斯从一团灰烬中推断出谜团一样，机器学习的基础知识包括教会我们的数字沃森理解数据污点。这意味着， 机器学习算法就像放大镜，可以仔细审视模式和趋势，将数据转化为可操作的洞察。

这不仅仅是将数据输入算法；而是这些算法随着每一条新信息而不断进化，就像我们从人生的每一段经历中学习一样。

让我们深入探讨机器学习算法的类型。以下是简要列表：

· 监督学习：就像训练《星球大战》中的学徒一样，你提供标记数据，算法就会学习如何预测结果。

· 无监督学习：在这里，算法是侦探，揭示未标记数据中的隐藏结构。

· 强化学习：可以将其视为训练神奇宝贝；算法通过反复试验来学习做出决策，以最大化奖励。

揭开机器学习的层层面纱，我们发现算法在某些特定任务上的能力甚至可能超越人类。然而，它们仍然需要指引，才能在浩瀚的数字信息海洋中遨游。

现在，让我们看看这些智能系统如何不仅仅是独立的机器，而是更庞大的人工智能体系中不可或缺的一部分。人工智能和机器学习之间的关系，就像钢铁侠和他的战衣之间的联系一样；一方拥有远见卓识，而另一方则拥有精准的执行力。

互联互通却又各有不同：AI-ML纽带

想象一下，人工智能是科技界的钢铁侠，一位拥有丰富工具的远见卓识者；而机器学习则是贾维斯，一个能够学习和进化的智能系统。我们可以这样说：“我们现在处于最后阶段”，理解人工智能和机器学习之间的协同作用不仅对技术娴熟的人来说是必要的，对我们所有在这个数字世界中探索的人来说也是如此。

在人工智能领域，我们谈论的不仅仅是会讲笑话的机器人，或是知道何时刹车的自动驾驶汽车。我们谈论的是那些能够在国际象棋比赛中胜过最敏锐的头脑，或是创作出让你兴奋的音乐的系统。另一方面，机器学习是幕后的英雄，它不知疲倦地分析数据，寻找即使是最敏锐的人类也可能错过的模式。它是算法的“低语者”，将原始数据转化为可操作的洞察。

下面我们来简单看一下他们是如何一起玩的：

· 人工智能涵盖多种技术，包括机器学习。

· ML是AI用来实现其目标的一种方法。

· AI旨在实现广泛的认知能力，而ML则专注于模式识别。

所以，无论你是初入魔法世界的麻瓜，还是经验丰富的专业人士，AI-ML之间的联系都值得关注。接下来我们将深入探讨机器学习的类型，准备好你的魔杖——我们即将施展魔法，了解它们所运行的算法。

机器学习三巨头：监督学习、无监督学习和强化学习

想象一下，机器学习的世界就像一场高科技派对，嘉宾是以不同方式学习的算法。首先，我们有监督学习，这类嘉宾需要明确的指示。这就像在数据世界中拥有一个GPS；你给它地图（标记数据），它就会导航到目的地（预测）。

然后是无监督学习，这位神秘的艺术家在别人眼中混乱的地方，发现了模式和联系。这位“客人”不需要地图或目的地；它通过寻找数据中隐藏的结构来创建自己的路径。

最后，我们来看看强化学习，它就像一个热爱冒险的电子游戏角色，通过实践来学习。它的核心是不断尝试错误，获得奖励或惩罚，并调整策略以最大化得分（或最小化损失）。

以下是这些学习风格的简要概述：

· 监督学习：标记数据，明确的指导、预测和分类。

· 无监督学习：无标签，发现模式、聚类和关联。

· 强化学习：反复试验、奖励制度、决策。

我们寻求理解这些方法，不仅仅是将它们视为孤立的技术，而是将其视为更大的机器智能叙述的组成部分。

在下一节中，我们将探讨这些差异如何影响它们在现实世界中的应用和目标。

人工智能与机器学习：范围、应用和目标

在应用领域，人工智能的覆盖范围广泛，从足以让DeLorean汽车相形见绌的自动驾驶汽车，到足以与大白匹敌的医疗机器人，不一而足。机器学习专注于模式识别，如同数字版的福尔摩斯，能够从中推断出营销策略或欺诈检测的洞见。

以下是人工智能和机器学习在应用领域差异的概述：

· 人工智能：机器人、自然语言处理、自动驾驶汽车

· 机器学习：预测模型、决策、信用评分

虽然人工智能可以处理结构化、半结构化和非结构化数据，但机器学习要求其数据更加有序，无论是结构化还是半结构化。

就目标而言，人工智能是梦想家，渴望模拟人类智能的全部优势。同时，机器学习是务实主义者，专注于从数据中学习以改进特定任务。

对智能机器的追求并非科幻幻想，而是正在我们眼前展开的现实。人工智能和机器学习的变革力量正在重塑各行各业，从优化供应链到打造个性化用户体验。

随着我们继续探索这些技术的前沿，我们不仅在构建工具，还在塑造未来。

人工智能和机器学习就像同一枚硬币的两面。人工智能着眼于全局——它希望机器能够像人类一样思考和行动。机器学习则是主力，它能够从海量信息中学习，并随着时间的推移在特定任务上不断提升。它们作为合作伙伴合作最为默契。人工智能设定雄心勃勃的目标，而机器学习则提供逐步实现这些目标的流程。它们合作得越多，机器就会变得越聪明，接下来的成果将会如何，让我们拭目以待！

人工智能和机器学习之间的主要区别是什么？

主要区别在于，人工智能是一个广泛的概念，专注于创造能够执行需要人类智能才能完成的任务的智能机器。而机器学习是人工智能的一个子集，它涉及构建无需明确编程即可从经验中学习和改进的系统。

没有人工智能，机器学习还能存在吗？

机器学习是人工智能不可或缺的一部分。虽然它可以被独立研究和利用，但它的真正潜力在于作为人工智能应用更广泛的工具。

人工智能和机器学习如何协同工作？

人工智能与机器学习协同工作，提供推理、学习和决策等总体目标和能力。机器学习提供方法论和算法，使机器能够从数据中学习，并随着时间的推移不断提升其性能。

来源：智行时代