人工智能和机器学习之间的差异及其重要性

得益于谷歌、亚马逊和Facebook等科技巨头的努力，人工智能和机器学习这两个生僻的科技术语如今已经广为流传。它们经常互换使用，很多人也都用这些词汇来描述各种智能家电和代替人类工作机器人。然而，虽然人工智能和机器学习高度相关，但却并不相同。有时，在其他情况下它们用作同义词;它们被用作独立或并行的进展。

一、什么是机器学习?

它是人工智能的一个分支，通过研究计算机算法，让计算机程序通过经验自动改进。例如，如果你向任何机器学习模型提供你喜欢的歌曲列表，以及诸如舞蹈，乐器或节奏等音频静态信息，它将自动执行并生成推荐系统，向你推荐你将来喜欢的druckkings mobile的音乐。

这种类型的机器学习称为监督学习，其算法能够对目标预测输出和输入特征之间的关系和依赖关系进行建模，我们可以通过这些关系预测新数据的输出值。机器学习的另一种类型是无监督学习，这是用于模式检测和描述建模的一系列机器学习算法。

二、什么是人工智能?

除了机器学习之外，人工智能是完全广泛的，而且范围也有所不同。您可以使用“Artificial”一词来理解，它指的是人为的东西，即非自然的事物，而“Intelligence”指的是理解和思考的能力。大多数人认为人工智能是一个系统，这是不正确的。

它不是一个系统，而是在系统中实现了人工智能。你可以用其他定义来理解人工智能的含义，例如，它是一项对计算机进行训练，让它们完成人类目前可以做得更好的事情的研究。

因此，我们可以说人工智能是一种智能，我们有机会为机器人添加人类所拥有的的所有能力。 人工智能的目的是增加成功的机会，不是提高准确性，模拟自然智能来解决复杂问题，它作为一个智能工作的计算机程序。

三、结论

现在你知道了人工智能和机器学习的主要区别，我们可以说，机器学习就是通过经验来寻找它学习的模式，而人工智能是利用经验来获取知识和技能，并将这些知识应用于新的环境。之后，为了更好地利用人工智能，许多组织都试图与人工智能分开。

人工智能已经广泛渗透到我们的生活之中，只不过我们还没有意识到它已经应用到很多领域，你或许每天都会使用这种技术好几十次，但却浑然不觉。而为了推动人工智能的进步，机器学习必须在性能上实现巨大的飞跃，这在传统高性能计算领域很难实现。机器学习算法仍具备改进空间，这也是很多大型科技公司争相将其作为核心战略的原因。这些公司都在不遗余力地提升机器的智能，希望能够推动科技进步，并实现下一阶段的创新。