很多IT人士和商業(yè)領(lǐng)袖會(huì)遇到關(guān)于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的一些錯(cuò)誤觀點(diǎn)，或許沒法區(qū)分它們分別能起什么作用，實(shí)現(xiàn)什么價(jià)值。今天我們來看看有關(guān)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的真相。

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有些人把人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)這兩個(gè)詞互換使用，它們之間的區(qū)別可能看起來很微小，畢竟機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支。然而，IT人士和業(yè)務(wù)領(lǐng)袖需要理解并能夠闡明它們之間的區(qū)別。隨著企業(yè)對(duì)人工智能解決方案越來越感興趣，市場(chǎng)上所謂的“智能”解決方案供應(yīng)商數(shù)量也不斷增長(zhǎng)。

在對(duì)待人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的態(tài)度上，可分為兩大陣營(yíng): 盲目自信以及不知所措。如果對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)核不十分清楚，企業(yè)可能會(huì)因此誤入歧途，從而去開啟一些讓人失望的項(xiàng)目，或者陷入假的解決方案困境里。

因此，這里我們可以澄清一些人們會(huì)遇到的誤解，因?yàn)樾袠I(yè)分析師表示，盲目自信以及不知所措都不是正確對(duì)待人工智能的最好方式。

1. AI與ML之間的關(guān)系；

拿俄羅斯套娃比喻：人工智能是一個(gè)大的領(lǐng)域，而機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能里面的第一個(gè)下屬部分，其他能力都依次向下排列。IT咨詢公司Pace Harmon主管解釋道:“人工智能是一個(gè)比較寬泛的容器術(shù)語，它涵蓋的了各種工具和算法，這些工具和算法使機(jī)器能夠復(fù)制人類的行為和智能。”人工智能有很多種類。機(jī)器學(xué)習(xí)是其中之一，但還有自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等等。

密歇根理工大學(xué)計(jì)算學(xué)院副教授將人工智能的工作方式比作人類學(xué)習(xí)騎自行車:“你不會(huì)跟孩子說，左腳在踏板上做向前圓周運(yùn)動(dòng)的同時(shí)右腳也做圓周運(yùn)動(dòng)，而你會(huì)推孩子們一把，告訴他們保持自行車直行向前，因?yàn)檫@是向前才是目標(biāo)。雖然他們會(huì)跌倒，但每次失敗孩子們都會(huì)磨練自己的技能。這就像人工智能。”

機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的一種方法。管理咨詢公司Everest Group執(zhí)行副總裁解釋說，機(jī)器學(xué)習(xí)使用統(tǒng)計(jì)分析來自主學(xué)習(xí)并改進(jìn)其功能。 它使用各種算法來分析數(shù)據(jù)，識(shí)別模式，并生成必要的輸出。機(jī)器學(xué)習(xí)就是驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)分析和預(yù)測(cè)建模的一種能力。

2.人工智能本身不是單一的物體；

ISG認(rèn)知自動(dòng)化和創(chuàng)新主管表示:“人工智能是數(shù)百條不同線索的集合，而機(jī)器學(xué)習(xí)是許多人工智能應(yīng)用的核心組件，是人工智能的一部分。它能讓人工智能系列得以改進(jìn)，無論是圖像識(shí)別算法來識(shí)別動(dòng)物和汽車，還是語音識(shí)別理解特定語言中的口音。

雖然有些銷售人員可能會(huì)把人工智能定位成單一的東西，但你需要反駁這種觀點(diǎn)。

雖然這并不容易，但是IT領(lǐng)袖越是在所在組織中和業(yè)務(wù)解決方案中能夠澄清人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和其它分支的定義和區(qū)別，就會(huì)出現(xiàn)越少的誤解。隨著人工智能得到更廣泛的理解，相信情況會(huì)越來越好。人工智能領(lǐng)域的細(xì)微差別越來越廣為人知，術(shù)語就會(huì)變得不那么重要。

3.不需要數(shù)據(jù)專家來研究人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)？

目前有許多現(xiàn)成的結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)或其他形式的人工智能的解決方案，企業(yè)確實(shí)可以利用這些解決方案來增強(qiáng)對(duì)它們的熟悉度。

4.留出足夠的時(shí)間進(jìn)行早期試驗(yàn)？

一開始，通過反復(fù)試驗(yàn)和不同的概念證明來學(xué)習(xí)和了解人工智能是很有必要的。

5.從業(yè)務(wù)問題開始

將人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)踐的不成功案例，最主要的罪魁禍?zhǔn)淄鞘褂眉夹g(shù)優(yōu)先的方法。相反，企業(yè)首先應(yīng)該確定他們要向誰轉(zhuǎn)變，怎樣轉(zhuǎn)變以及和誰一起轉(zhuǎn)變。通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)闡明企業(yè)對(duì)加強(qiáng)服務(wù)、交付、客戶參與模型等方面的期待，有助于定義數(shù)字化戰(zhàn)略。

當(dāng)需要超越實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，先把工具放在一邊。企業(yè)必須想清楚它希望人工智能為它做什么、回答什么問題以及解決什么業(yè)務(wù)問題。對(duì)于完全理解以及通過用人工智能解決的商業(yè)問題，與業(yè)務(wù)人員合作至關(guān)重要。

6.不要低估數(shù)據(jù)需求

機(jī)器學(xué)習(xí)需要質(zhì)量好的數(shù)據(jù)，而且是大量好的數(shù)據(jù)。所以，企業(yè)需要弄清楚需要什么數(shù)據(jù)，研究這些數(shù)據(jù)，并時(shí)常檢查和驗(yàn)證它們，來確保這些數(shù)據(jù)為人工智能學(xué)習(xí)和分析提供了好的樣本。

7.著眼于更大的圖景

IT領(lǐng)袖需要確定人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案在企業(yè)內(nèi)的擴(kuò)展效率，并切實(shí)考慮實(shí)現(xiàn)它們所需要的技術(shù)堆棧。這一過程還包括解決組織人才問題以及推動(dòng)這一變革的工作方式等。

8.迭代與微調(diào)

專家建議“時(shí)刻為迭代做好準(zhǔn)備，第一次嘗試很少能解決問題。但也不要預(yù)設(shè)人工智能永遠(yuǎn)正確和無懈可擊，要經(jīng)常檢查輸出是否存在偏差，并通過更好的數(shù)據(jù)集或更大的樣本量來解決問題。”

當(dāng)前文章：關(guān)于人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的8個(gè)常見問題及解答
鏈接地址：http://www.rwnh.cn/article44/cjhghe.html

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