人工智慧與機器學習：有什麼區別？

在當今世界，人們經常聽到人工智慧和機器學習這兩個術語，而且它們通常可以互換使用。了解人工智慧(AI) 和機器學習(ML) 之間的差異至關重要，尤其是對於非專家而言，因為它闡明了AI 和ML 的價值和潛在應用，以及它們在推動跨行業創新方面的作用。

目錄

• 什麼是人工智慧？
• 什麼是機器學習？
• 人工智慧和機器學習之間的關係
• 人工智慧和機器學習的好處
• AI 和 ML 的挑戰
• 人工智慧和機器學習的實際應用

什麼是人工智慧？

人工智慧 (AI) 是一種旨在複製人類思維學習和運作方式的技術。與傳統電腦程式不同，人工智慧可以使用演算法或邏輯推理來解決問題。大多數現代人工智慧系統都能夠獨立學習和適應，無需人工輸入。人工智慧包括複雜程度各異的工具，從簡單的聊天機器人到自動駕駛汽車。

人工智慧的類型

人工智慧根據其概括和模擬人類智慧的能力，通常分為三類。

• 狹義人工智慧：這是針對特定任務的專門人工智慧，例如串流平台的推薦演算法。
• 通用人工智慧：人工智慧能夠像人類一樣理解、學習和使用廣泛學科的知識。其中包括 ChatGPT 和 Google Gemini 等人工智慧工具。
• 超級智慧人工智慧：這包括假設的人工智慧，它可以超越人類的能力，並在幾乎每個領域都超越人類。

什麼是機器學習？

機器學習 (ML) 是人工智慧的一個子集，它使用資料和統計資料使電腦能夠從大量範例中學習，而無需明確程式設計。有了足夠的、高品質的資料和正確的學習演算法，電腦就可以從訓練資料中挑選出模式來學習新的能力。常見演算法包括線性迴歸和邏輯迴歸、決策樹、神經網路和支援向量機，每種演算法根據資料和所需結果服務不同的目的。

機器學習的類型

ML 模型根據從訓練資料中學習模式的方式進行分類。

• 監督學習：模型從標記資料中學習來做出預測，例如根據平方英尺預測房價。例如電子郵件垃圾郵件過濾和預測貸款違約。
• 無監督學習：此模型嘗試識別未標記資料中的模式，例如客戶群。例如客戶細分和網路異常檢測。
• 強化學習：代理人透過與環境互動來學習，以最大化累積獎勵。例子包括設計用於玩遊戲的機器人或人工智慧系統，例如 AlphaGo。

其他方法擴展或組合了機器學習的三種主要類型。在半監督學習中，模型在少量標記資料和大量未標記資料上進行訓練，以使訓練更有效率。在自監督學習中，模型學習使用未標記資料來產生自己的標籤，這在標記資料稀缺或不可用時非常有用。

人工智慧和機器學習之間的關係

人工智慧和機器學習是截然不同但又相互關聯的概念。了解兩者之間的差異對於理解它們如何單獨和一起發揮作用至關重要。

從本質上講，機器學習是人工智慧的一個子集，它為人工智慧系統提供了適應和學習經驗的方法。例如，Siri 或 Google Assistant 等虛擬助理是人工智慧系統，它們使用機器學習演算法來理解語音模式並隨著時間的推移輸出相關回應。

值得注意的是，雖然所有機器學習都屬於人工智慧範疇，但並非所有人工智慧都涉及機器學習。人工智慧還可以結合其他方法，例如基於規則的系統和專家系統，這些方法不依賴從數據中學習。

現在您已經了解了人工智慧和機器學習之間的區別，讓我們來探討一下這些技術的一些應用。

人工智慧和機器學習的好處

人工智慧和機器學習為各行業帶來了眾多好處，包括提高效率、實現更深入的數據洞察、提供個人化並幫助降低成本。

效率和自動化

人工智慧和機器學習可以比人類更快、更有效率地執行重複性和勞動密集任務。例如，人工智慧和機器學習可以自動執行重要但耗時的任務，例如資料輸入或文件分類。效率的提升可以讓員工專注於更具策略性和創造性的活動，從而節省大量時間並提高生產力。

數據洞察

人工智慧和機器學習在發現人類可能不容易檢測到的大型複雜資料集中的模式方面非常有效。使用複雜的演算法，機器學習模型可以找到相關性，預測未來趨勢，並從資料中挖掘可行的見解。當數據複雜性很高時，這種數據驅動的決策能力非常有用，這在金融、行銷和醫療保健等領域很常見。

個人化

透過分析個人偏好數據，人工智慧和機器學習可以為使用者提供個人化體驗。例如，人工智慧系統用於為 Netflix 上的電影推薦和亞馬遜上的產品推薦提供支援。這種個人化方法可以提高客戶參與度並提高客戶滿意度。

降低成本

人工智慧和機器學習可以透過減少某些領域對人力的需求來降低營運成本。例如，聊天機器人透過提供自動化客戶服務，最大限度地減少對大型支援團隊的需求。在製造業中，人工智慧驅動的預測性維護解決方案可以在設備問題出現之前識別出問題，幫助企業避免代價高昂的停機和維修。

AI 和 ML 的挑戰

儘管人工智慧和機器學習有許多好處，但也帶來了必須解決的挑戰，才能充分發揮其潛力。

數據依賴

為了表現良好，人工智慧和機器學習系統需要大量高品質的數據。如果沒有足夠的數據，模型就很難準確地學習模式，導致表現不佳或預測不可靠。在資料收集困難或隱私問題限制資料可用性的領域，這項要求可能成為成功實施和採用人工智慧和機器學習系統的主要障礙。

偏見和公平

人工智慧和機器學習系統可能會繼承訓練資料的偏差，從而導致歧視性和不公平的輸出。使用有偏見的資料訓練的系統可能會對現實世界產生負面影響，特別是在招募或執法等領域，公平的決策至關重要。使用不同的數據集並實施偏差緩解技術可以幫助人工智慧和機器學習系統保持公正和公平。

複雜

開發、維護和解釋人工智慧和機器學習模型是一項複雜的工作和專業學科。眾所周知，人工智慧和機器學習模型很難理解，尤其是深度學習系統，它可以表現為“黑盒子”，或者輸入和輸出可見但內部機制不可見的系統。如果組織沒有專家，這種複雜性可能會使人工智慧解決方案的採用和實施變得困難。

道德問題

與任何時代任何強大的新技術一樣，人工智慧和機器學習也在隱私、監控和工作取代方面帶來了重大的道德挑戰。使用者資料的培訓模型可能會侵犯個人隱私，而工作自動化可能會導致以前不受此類幹擾的部門失業。平衡人工智慧和機器學習的好處與道德考慮對於確保社會在不遭受不當傷害的情況下實現最大利益至關重要。

人工智慧和機器學習的實際應用

人工智慧和機器學習對大多數產業的變革影響是不可否認的，但短期影響最顯著的產業包括醫療保健、銀行和製造業。

衛生保健

在醫療保健領域，人工智慧和機器學習正在協助完成關鍵任務，例如預測患者結果和診斷疾病。例如，人工智慧工具用於分析醫學影像，幫助醫生及早發現疾病。人工智慧還可以幫助醫療專業人員根據患者數據制定​​個人化治療計劃。

銀行業

銀行業使用人工智慧和機器學習來提高安全性和效率。例如，人工智慧透過即時識別和標記異常交易模式來偵測詐欺。作為信用評分流程的一部分，銀行也使用機器學習模型來分析消費者財務數據。

製造業

人工智慧和機器學習在製造中用於預測設備故障並優化維護。人工智慧系統持續監控設備是否有即將發生故障的跡象，有助於製造商防止意外停機。