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AI 与机器学习
人工智能 (AI) 是机器模拟人类智能的方式，通常无需人工干预即可执行高级任务。机器学习 (ML) 模型使用基于规则的算法进行学习，无需额外编程。
AI 和机器学习通常可以互换使用，因为它们密切相关，但两者也存在一些区别。对于组织来说，了解这两种技术之间的细微差别以便投资正确的解决方案非常重要。
在本文中，我们将解释什么是 AI 和机器学习、它们有何不同、如何协同工作，以及企业如何应用它们来提高生产力。
探索本页面的各个部分
什么是人工智能？
什么是机器学习 (ML)
机器学习和 AI 之间的区别
AI 和机器学习如何协同工作
AI 和机器学习的优势
如何应用人工智能和机器学习
AI 和机器学习的未来
什么是人工智能？
借助 AI，机器可以执行通常与智能生物相关的任务。通常，“智能”是指人类和非人类（动物）的推理能力。然而，“人工”意味着这种智能并非由有机体产生，而是由计算机产生。
实际上，AI 就是由机器执行的人类思维能力。
虽然这听起来像科幻小说，但 AI 很可能已经成为您日常生活的一部分。Siri 和 Alexa 等虚拟助手使用 AI 来了解您的偏好并建议相关结果。AI 驱动的聊天机器人还可以随时随地为购物者提供个性化帮助。
但是，AI 无法自行生成这些洞察，通常需要某种形式的数据才能完成这些过程。这些数据可以是键入的消息、声音命令或图像。
同样重要的是要记住，AI 有多种类型。组织使用一种或多种类型的 AI 来完成不同的任务。
弱 AI
弱 AI 是一种非常受限的 AI，专业化范围很窄。这种 AI 无法执行超出其定义限制的任务，因为它只针对一项特定任务进行训练。
例如，数字语音助手和产品推荐引擎使用的就是弱 AI。他们无法执行其专业之外的其他任务或功能。
通用 AI
通用 AI 能够模仿人脑的学习方式。从理论上讲，通用 AI 可以像人类一样高效执行任何智能任务，尽管其能力仍在研究中。
超级 AI
超级 AI 是机器超越人类智能的智能水平。在这一级别，AI 可以比人类更好地执行任务。超级 AI 目前还处于假设阶段。
无论企业使用哪种类型的 AI，该技术都依赖算法来解释数据并模拟类人智能。这就是 AI 与机器学习的不同之处，机器学习使用预先编程的数据来执行特定任务。
让我们看看有关机器学习工作原理的基础知识。
什么是机器学习 (ML)？
机器学习是人工智能的一个子类别，它使机器能够从过去的数据或经验中学习。它们没有经过明确编程来生成获得重复准确结果的算法。
例如，快速文本搜索使用机器学习将口语单词翻译成手机上的文本。在医学领域，医生使用机器学习来加速成像分析，而在银行业，机器学习则被用来加速欺诈检测。
机器学习模型分为三种类型。
监督学习
这种类型的机器学习使用标记的训练数据进行训练。数据科学家使用非常清晰的描述性数据来训练模型。经过训练后，这种类型的机器学习模型可以将数据分类并使用该信息来发现模式和趋势。
强化学习
在强化学习中，机器学习模型通过反复试错来学习。该模型将生成一个输出，由数据科学家提供关于输出是否正确的反馈。这使得模型能够从过去的经验中收集反馈，从而确定执行任务的正确操作。
无监督学习
与提供标记数据的监督学习不同，无监督学习为机器学习算法提供未标记的数据集。这意味着该算法能够自行发现模式和分组，无需人工干预。
机器学习模型可能很复杂，但这些算法可能对其输出的质量和实用性产生重大影响。详细了解机器学习模型的工作原理。
机器学习和 AI 之间的区别
机器学习和 AI 密切相关，因为机器学习是 AI 的一个子集。但是，机器学习与 AI 的目标不同，因此切勿混淆这两种技术。
让我们看看 AI 和机器学习之间的主要区别。
了解 AI
通过 AI，数据科学家可以创建能够像人类一样执行任务的智能系统。AI 的目标是打造一个具有类人智能的智能计算机系统，无需直接人工输入即可解决复杂问题。
AI 的应用十分广泛，但主要聚焦如何最大程度地把握机会和提高成功率。由于 AI 更加先进，因此可以处理非结构化数据。这意味着数据科学家可以上传未标记的数据集，并且仍然可以收集到有力的洞察。
AI 的三种类型是弱 AI、通用 AI 和超级 AI。
了解机器学习
机器学习的目标是让机器从数据中学习，从而生成准确的输出。通过机器学习模型，数据科学家利用数据来教导机器执行特定任务并生成准确的结果。
机器学习的应用范围有限，主要专注于准确性和模式识别。它无法理解非结构化数据，而是需要结构化或半结构化数据来生成准确的输出。
机器学习的三种类型是监督学习、强化学习和无监督学习。
AI 和机器学习如何协同工作
AI 和机器学习共同为现实世界的任务提供创新解决方案。事实上，AI 系统是使用机器学习构建的。
尽管 AI 和机器学习是不同的概念，但两者相结合，可以带来非凡的效果。
工作原理
机器学习不像 AI 那么复杂，但它是 AI 系统的驱动力。AI 使用机器学习来完成以下任务：
- 数据准备。 这涉及选择、清理数据并将其转换为机器学习算法可以使用的格式。
- 模型训练。 机器学习算法用于构建可以根据输入数据进行预测和决策的模型。该算法可识别模式和关系并调整其参数，以尽可能减少错误，从而实现从数据中“学习”。这个过程会重复多次，直到达到稳定的较高准确度。
- 模型部署。 模型经过训练后，就可以将其部署在现实环境中，以作为人工智能的一种形式基于新数据进行预测或分类。
有些人认为 AI 和机器学习仅限大公司使用，但其实，这些技术在日常生活中很普遍。事实上，77% 的人都在使用 AI 驱动的设备或服务，但大多数人并没有意识到这一点。
深度学习是机器学习的一个子集。它使用三层或多层神经网络来模拟人脑的学习能力。许多 AI 工具使用深度学习来加速自动化并执行更高级别的任务。详细了解深度学习与机器学习有何不同。
AI 和机器学习的优势
AI 和机器学习为企业提供更多自动化任务和加快工作流的机会。AI 和机器学习相结合，可以带来以下优势：
- 更多的数据输入来源。 企业拥有海量数据。通过 AI 和机器学习，组织可以收集和处理更大规模的数据输入，而不是将这些信息束之高阁。这会大规模自动调用数据。
- 更好、更快的决策。 AI 和机器学习使组织能够大规模利用更高质量的数据。实际上，这意味着企业可以更频繁地从非结构化数据中获取数据驱动的洞察。这有助于他们提高敏捷性，向数据驱动型转化，从而改善整个企业的决策水平。
- 提高运营效率。 AI 和机器学习使企业能够自动执行繁琐的任务，同时减少错误，从而变得更加高效、更具成本效益。事实上，AI 方法可以将某些行业（例如零售业）的错误减少多达 50%。
人工智能和机器学习的应用
人类对于 AI 和机器学习的能力的探索还只是冰山一角。然而，这些技术已经越来越受欢迎。事实上，2022 年，有 35% 的组织使用了 AI，比 2021 年增加了 4%。
2023 年，我们看到更多企业在以下应用程序中采用人工智能和机器学习：
- 客户服务。 组织依靠 AI 和机器学习，通过 AI 驱动的聊天机器人更快、更准确地回答客户的咨询。他们还使用 Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) 等解决方案来收集有关客户的更深入洞察，以提供完美的服务。
- 银行和金融。 金融公司将 AI 和机器学习应用于各个方面，从合规性到投资管理，再到文档处理。
- 客户洞察。 更多企业能够通过 AI 驱动的洞察来个性化客户体验。例如，Spotify 和 Amazon 推荐引擎使用 AI 来收集数据并自动提供个性化体验。
- 网络安全。 IT 提供商越来越多地使用 AI 和机器学习来检测和减轻安全威胁，并防止人为错误。
- 运输。自动驾驶汽车和货船只是 AI 和机器学习学习如何简化运输的几个例子。
- 营销策略。 营销人员使用 Adobe Experience Platform 等解决方案生成 AI 驱动的实时客户情报，以增强个性化。
- 医疗保健业。AI 和机器学习可帮助医疗保健提供商提高诊断准确性，通过虚拟助手提供个性化护理，并检测欺诈行为。
AI 和机器学习的未来
展望未来，我们预计对 AI 和机器学习的需求将会增加。到 2029 年，AI 和机器学习行业的市值将超过 2090 亿美元。
未来，AI 除了创建超个性化的消费者体验之外，还将彻底改变医学和研究。例如，Adobe Real-Time CDP 可以通过人工智能和机器学习生成洞察和可操作步骤，以扩大受众范围。对管理 AI 和机器学习解决方案的 STEM 工作的需求也将增加。事实上，到 2031 年，计算机和数据科学家的职位预计将增长 21%。
显然，正如我们所知，AI 和机器学习将继续给企业带来革命性的改变。这项技术通常在后台运行，但展望未来，它可能会在我们的工作和日常生活中发挥更积极的作用。
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