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人工智能与机器学习领域的8种常见误解

时间:2020-05-20 16:31:58 来源:

有些人将人工智能 (AI)和 机器学习 (ML)互换使用。两者之间的区别看似微不足道–毕竟,机器学习是AI的一个子集。

但是,IT领导者和业务线领导者需要了解并能够阐明 AI和ML 之间的差异。随着对AI解决方案的商业兴趣的增长,越来越多的供应商以“智能”解决方案涌入市场。

许多组织属于以下两个阵营之一:对AI和ML过于自信或不知所措。

如果对AI和ML不清晰,企业最终可能会追求误导(最终使项目令人失望)或陷入 虚假的AI 解决方案。

因此,让我们澄清一下您可能会遇到的一些误解,并且必须进行揭穿。许多组织属于以下两个阵营之一:对AI和ML过于自信或不知所措。AI行业分析师说,这都不是一个好的起点。

1.最大的误解:人工智能与机器学习之间的关系

想象一下一组俄罗斯嵌套娃娃:人工智能是大娃娃,机器学习就坐在里面,其他认知能力就在它们下面。管理和IT咨询公司Pace Harmon主管JP Baritugo解释说:“ AI是广义的容器术语,描述了使机器能够复制人类行为和情报的各种工具和算法 。” 有许多种AI。机器学习是其中之一,但 自然语言处理 (NLP), 深度学习,计算机视觉等等也有。

对于那些喜欢谁的类比,蒂莫西避风港,威廉和计算机系统的凯莱杰克逊副教授在 计算机学院在密歇根理工大学 和主任 计算和Cyber​​systems研究所,比喻AI工程学会骑自行车的方式: “您不会告诉孩子左脚向前移动一圈,而右脚向前移动一圈……您要给他们推力,告诉他们保持自行车直立并指向前方:总体目标。他们跌倒了几次,每次失败都会磨练自己的技能。” 简而言之,那就是AI。”

机器学习是实现这一目标的一种方法。管理咨询和研究公司Everest Group的执行副总裁兼杰出分析师Sarah Burnett解释说,它使用统计分析来自主学习并改善其功能 。

Pace Harmon的Baritugo说:“ [ML]使用各种算法来分析数据,辨别模式并生成必要的输出,”他补充说,机器学习是驱动预测分析和预测建模的功能。