人工智能与机器学习的区别

人工智能和机器学习是计算机科学中相互关联的部分。这两种技术是最热门的技术，用于创建智能系统。

虽然这两种技术相关，有时人们也会混用它们，但在很多情况下，它们是两个不同的概念。

总的来说，我们可以这样区分人工智能和机器学习：

人工智能是一个更宏大的概念，旨在创造能够模拟人类思维能力和行为的智能机器；而机器学习是人工智能的一个应用或子集，它允许机器在没有明确编程的情况下从数据中学习。

以下是人工智能和机器学习之间的一些主要区别，以及对人工智能和机器学习的概述。

人工智能

人工智能是计算机科学的一个领域，用于制造能够模仿人类智能的计算机系统。它由“**人工智能**”和“**智能**”两个词组成，意思是“人类制造的思维能力”。因此，我们可以这样定义它：

人工智能是一种技术，我们可以用它来创建能够模拟人类智能的智能系统。

人工智能系统不需要预先编程，而是使用能够自主工作的算法。它涉及机器学习算法，如强化学习算法和深度学习神经网络。人工智能已被广泛应用于Siri、Google、AlphaGo、AI象棋等地方。

根据能力，人工智能可分为三种类型：

• 弱人工智能
• 通用人工智能
• 强人工智能

目前，我们正在研究弱人工智能和通用人工智能。人工智能的未来是强人工智能，据说它将比人类更智能。

机器学习

机器学习是关于从数据中提取知识。它可以定义为：

机器学习是人工智能的一个子领域，它使机器能够在没有明确编程的情况下从过去的数据或经验中学习。

机器学习使计算机系统能够利用历史数据进行预测或做出决策，而无需显式编程。机器学习使用大量的结构化和半结构化数据，以便机器学习模型能够根据这些数据生成准确的结果或提供预测。

机器学习基于能够自主学习历史数据的算法。它只适用于特定领域，例如，如果我们创建一个用于识别狗的图像的机器学习模型，它只能处理狗的图像，如果我们提供新的数据（如猫的图像），它将变得无响应。机器学习已广泛应用于在线推荐系统、Google搜索算法、电子邮件垃圾邮件过滤器、Facebook自动好友标签建议等地方。

它可以分为三种类型：

• 监督学习
• 强化学习
• 无监督学习

人工智能（AI）和机器学习（ML）之间的主要区别