人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在徹底改變世界，使世界更加先進(jìn)，但有些人對(duì)這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)的真正含義感到困惑。有時(shí)，在其他情況下它們用作同義詞；它們被用作獨(dú)立或并行的進(jìn)展。但是，如果你想以有效和有用的方式使用這兩者，必須找到兩者之間的區(qū)別。
如果你也是對(duì)這兩個(gè)詞的含義、用途和優(yōu)勢(shì)感到困惑的人之一，下面我們將分享人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的關(guān)鍵區(qū)別。
我們來(lái)看一下：
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?
它是人工智能的一個(gè)分支，通過(guò)研究計(jì)算機(jī)算法，讓計(jì)算機(jī)程序通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)。例如，如果你向任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供你喜歡的歌曲列表，以及諸如舞蹈，樂(lè)器或節(jié)奏等音頻靜態(tài)信息，它將自動(dòng)執(zhí)行并生成推薦系統(tǒng)，向你推薦你將來(lái)喜歡的druckkings mobile的音樂(lè)。
這種類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)稱(chēng)為監(jiān)督學(xué)習(xí)，其算法能夠?qū)δ繕?biāo)預(yù)測(cè)輸出和輸入特征之間的關(guān)系和依賴(lài)關(guān)系進(jìn)行建模，我們可以通過(guò)這些關(guān)系預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的輸出值。機(jī)器學(xué)習(xí)的另一種類(lèi)型是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，這是用于模式檢測(cè)和描述建模的一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
什么是人工智能?
除了機(jī)器學(xué)習(xí)之外，人工智能是完全廣泛的，而且范圍也有所不同。您可以使用“Artificial”一詞來(lái)理解，它指的是人為的東西，即非自然的事物，而“Intelligence”指的是理解和思考的能力。大多數(shù)人認(rèn)為人工智能是一個(gè)系統(tǒng)，這是不正確的。
它不是一個(gè)系統(tǒng)，而是在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了人工智能。你可以用其他定義來(lái)理解人工智能的含義，例如，它是一項(xiàng)對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，讓它們完成人類(lèi)目前可以做得更好的事情的研究。
因此，我們可以說(shuō)人工智能是一種智能，我們有機(jī)會(huì)為機(jī)器人添加人類(lèi)所擁有的的所有能力。 人工智能的目的是增加成功的機(jī)會(huì)，不是提高準(zhǔn)確性，模擬自然智能來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題，它作為一個(gè)智能工作的計(jì)算機(jī)程序。
結(jié)論
現(xiàn)在你知道了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的主要區(qū)別，我們可以說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)尋找它學(xué)習(xí)的模式，而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲取知識(shí)和技能，并將這些知識(shí)應(yīng)用于新的環(huán)境。之后，為了更好地利用人工智能，許多組織都試圖與人工智能分開(kāi)。
神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能領(lǐng)域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面，同時(shí)神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實(shí)現(xiàn)中也很重要
針對(duì)結(jié)算收銀場(chǎng)景中商品識(shí)別的難點(diǎn)，從商品識(shí)別落地中的模型選擇、數(shù)據(jù)挑選與標(biāo)注、前端和云端部署、模型改進(jìn)等方面，進(jìn)行了深入講解
通過(guò)分析其中的關(guān)鍵問(wèn)題，建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型，并最終給出一種曝光資源約束下的多目標(biāo)優(yōu)化保量框架與算法
優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù)，算法應(yīng)用場(chǎng)景眾多，需求靈活多變，需要一套通用業(yè)務(wù)框架，支持運(yùn)行時(shí)的算法流程的裝配，提升算法服務(wù)場(chǎng)景搭建的效率
餓了么算法專(zhuān)家劉金介紹推薦業(yè)務(wù)背景，包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標(biāo)；然后是算法的演進(jìn)路線；最后重點(diǎn)介紹在線學(xué)習(xí)是如何在餓了么推薦領(lǐng)域?qū)嵺`的
杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無(wú)法識(shí)別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)生成的圖像，其細(xì)節(jié)比之前任何時(shí)候都更加精細(xì)、逼真
能快速將現(xiàn)有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地，并能利用GPU加速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算，我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，取名小諸葛
人類(lèi)可以通過(guò)視覺(jué)和觸覺(jué)融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小，以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過(guò)度形變，但這對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題
在底層通過(guò)使用基于模型的操作單元，保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓��；在中層使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行規(guī)劃，從而實(shí)現(xiàn)較長(zhǎng)和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程
中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化所的Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺(jué)感知相結(jié)合的方法來(lái)完成移動(dòng)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)操作
德國(guó)伯恩大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院研制的遙操作輪腿復(fù)合的移動(dòng)操作機(jī)器人可通過(guò)遠(yuǎn)程操作平臺(tái)完成各種復(fù)雜操作任務(wù)
假肢腕設(shè)計(jì)的有效基準(zhǔn)能夠做3自由度運(yùn)動(dòng)，即旋前/旋后、屈伸和橈側(cè)/尺側(cè)偏移,未受影響的腕關(guān)節(jié)，其最大活動(dòng)范圍通常在76度/85度
