人工智能和機器學習密切相關(guān)，但最終卻不同。
機器可以復制甚至超越人類思維的想法成為先進計算框架的靈感來源——現(xiàn)在，無數(shù)企業(yè)正在進行巨額投資。這一概念的核心是人工智能(AI)和機器學習(ML)。這些術(shù)語通常是同義詞，可以互換使用。實際上，人工智能和機器學習代表著兩種不同的事物——盡管它們是相關(guān)的。從本質(zhì)上講:人工智能可以被定義為計算系統(tǒng)模仿或模仿人類思維和行為的能力。機器學習是人工智能的一個子集，指的是一種無需人類明確編程或直接管理就能學習的系統(tǒng)。如今，人工智能和機器學習在幾乎所有行業(yè)和業(yè)務中都扮演著重要的角色。它們驅(qū)動商業(yè)系統(tǒng)和消費設備。自然語言處理、機器視覺、機器人、預測分析和許多其他數(shù)字框架都依賴于其中一種或兩種技術(shù)來有效運作。
人工智能與機器學習簡史創(chuàng)建能像人類一樣思考的機器的想法一直令整個社會著迷。在20世紀40年代和50年代，包括AlanTuring在內(nèi)的研究人員和科學家開始探索創(chuàng)造“人工大腦”的想法。1956年，DartmouthCollege的一組研究人員開始更徹底地探索這個想法。在該校舉行的一次研討會上，“人工智能”一詞誕生了。在接下來的幾十年里，該領(lǐng)域取得了進展。1964年，麻省理工人工智能實驗室的JosephWeizenbaum發(fā)明了一個名為ELIZA的程序。其證明了自然語言和對話在機器上的可行性。ELIZA依靠基本的模式匹配算法來模擬真實世界的對話。20世紀80年代，隨著更強大的計算機出現(xiàn)，人工智能研究開始加速。1982年，JohnHopfield展示了神經(jīng)網(wǎng)絡可以以更先進的方式處理信息。各種形式的人工智能開始成形，1980年出現(xiàn)了第一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)。在過去的二十年里，由于計算能力和軟件的巨大進步，這一領(lǐng)域取得了顯著的進步。人工智能和機器學習現(xiàn)在被廣泛應用于各種企業(yè)部署中。這些技術(shù)被用于Siri和Alexa等自然語言系統(tǒng)、自動駕駛汽車和機器人、電腦游戲中的自動決策系統(tǒng)、Netflix等推薦引擎，以及虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)等擴展現(xiàn)實(XR)工具。機器學習尤其蓬勃發(fā)展。政府實體、企業(yè)和其他機構(gòu)越來越多地使用其來識別涉及統(tǒng)計數(shù)據(jù)和其他形式的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的復雜和難以捉摸的模式。這包括流行病學和醫(yī)療保健、金融建模和預測分析、網(wǎng)絡安全、聊天機器人和其他用于客戶銷售和支持的工具等領(lǐng)域。事實上，許多供應商將機器學習作為云計算和分析應用程序的一部分。人工智能的影響是什么?機器模仿人類思維和行為的能力深刻地改變了這兩個實體之間的關(guān)系。人工智能釋放大規(guī)模自動化，并支持一系列更先進的數(shù)字技術(shù)和工具，包括VR、AR、數(shù)字孿生、圖像和面部識別、連接設備和系統(tǒng)、機器人、個人助理和各種高度交互的系統(tǒng)。這包括在現(xiàn)實世界中導航的自動駕駛汽車、回答問題和開關(guān)燈的智能助手、自動化金融投資系統(tǒng)，以及機場攝像頭和面部識別。后者包括航空公司在登機口使用的生物識別登機牌，以及只需掃描面部即可通過安檢的全球入境系統(tǒng)。事實上，企業(yè)正在以新的、創(chuàng)新的方式讓人工智能發(fā)揮作用。例如，旅游行業(yè)使用的動態(tài)定價模型可以實時衡量供需狀況，并根據(jù)變化的情況調(diào)整航班和酒店的價格。人工智能技術(shù)被用于更好地了解供應變化動態(tài)，并調(diào)整采購模型和預測。在倉庫中，機器視覺技術(shù)(由人工智能支持)可以發(fā)現(xiàn)諸如丟失托盤和生產(chǎn)缺陷等人眼無法察覺的小問題。與此同時，聊天機器人會分析客戶的輸入，并實時提供與上下文相關(guān)的答案。如所見，這些能力正在快速發(fā)展——尤其是當連接系統(tǒng)被添加到組合中時。智能建筑、智能交通網(wǎng)絡，乃至智慧城市正在形成。隨著數(shù)據(jù)的流入，人工智能系統(tǒng)決定下一個最佳步驟或調(diào)整。同樣，數(shù)字孿生越來越多地被航空公司、能源公司、制造商和其他企業(yè)用于模擬實際系統(tǒng)和設備，并探索各種虛擬選項。這些先進的模擬器可以預測維護和故障，還可以深入了解更便宜、更復雜的業(yè)務處理方式。機器學習的影響是什么?近年來，機器學習也取得了顯著進展。通過使用統(tǒng)計算法，機器學習解鎖了傳統(tǒng)上與數(shù)據(jù)挖掘和人工分析相關(guān)的洞察力。其使用樣本數(shù)據(jù)(稱為訓練數(shù)據(jù))來識別模式，并將它們應用到可能隨時間變化的算法中。深度學習是機器學習的一種，其使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來模擬人腦的工作方式。以下是使用機器學習的主要方法:●監(jiān)督學習，這需要一個人來識別所需的信號和輸出。
●無監(jiān)督學習，允許系統(tǒng)獨立于人類運行，并找到有價值的輸出。
●半監(jiān)督學習和強化學習，這涉及一個計算機程序與動態(tài)環(huán)境相互作用，以實現(xiàn)確定的目標和結(jié)果。后者的一個例子是計算機國際象棋游戲。在某些情況下，數(shù)據(jù)科學家使用一種混合方法，將這些方法中的多個元素結(jié)合在一起。多種算法幾種類型的機器學習算法發(fā)揮了關(guān)鍵作用:
?神經(jīng)網(wǎng)絡:神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人腦的思維方式。它們是識別模式的理想選擇，廣泛用于自然語言處理、圖像識別和語音識別。
?線性回歸:這種技術(shù)對于預測數(shù)值很有價值，比如預測航班或房地產(chǎn)價格。
?邏輯回歸:這種方法通常使用二元分類模型(如“是/否”)來標記或分類某物。該技術(shù)的一個常見用途是識別電子郵件中的垃圾郵件，并將不需要的代碼或惡意軟件列入黑名單。
?聚類:這個機器學習工具使用無監(jiān)督學習來發(fā)現(xiàn)人類可能忽略的模式。集群的一個例子是供應商如何在不同的設施中執(zhí)行相同的產(chǎn)品。這種方法可能用于醫(yī)療保健，例如，了解不同的生活方式如何影響健康和壽命。
?決策樹:該方法預測數(shù)值，但也執(zhí)行分類功能。與其他形式的機器學習不同，其提供了一種清晰的方法來審核結(jié)果。這種方法也適用于結(jié)合決策樹的隨機森林。無論使用哪種確切方法，機器學習越來越多地被企業(yè)用于更好地理解數(shù)據(jù)并做出決策。這反過來又為更復雜的人工智能和自動化提供了條件。例如，情感分析可以插入銷售歷史數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)甚至天氣狀況，以動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)、營銷、定價和銷售策略。其他機器學習應用程序提供了用于醫(yī)療診斷的推薦引擎、欺詐檢測和圖像分類。機器學習的優(yōu)勢之一是，其可以隨著條件和數(shù)據(jù)的變化或組織添加更多的數(shù)據(jù)而動態(tài)適應。因此，可以構(gòu)建一個ML模型，然后動態(tài)調(diào)整。例如，營銷人員可能會根據(jù)客戶的行為和興趣開發(fā)一種算法，然后根據(jù)客戶的行為、興趣或購買模式的改變來調(diào)整信息和內(nèi)容。
人工智能和機器學習如何在企業(yè)中發(fā)展？如前所述，大多數(shù)軟件供應商——涵蓋廣泛的企業(yè)應用程序范圍——在其產(chǎn)品中提供AI和ML。這些系統(tǒng)使得在沒有廣泛的數(shù)據(jù)科學知識的情況下使用強大的工具變得越來越簡單。不過，也有一些需要注意的地方。對于客戶來說，為了充分利用AI和ML系統(tǒng)，了解AI和一些專業(yè)知識往往是必要的。在選擇產(chǎn)品時，避免供應商炒作也是至關(guān)重要的。AI和ML無法解決潛在的業(yè)務問題——在某些情況下，它們會產(chǎn)生新的挑戰(zhàn)、擔憂和問題。有哪些道德和法律問題？AI和ML正處于一場日益激烈的爭論的中心——它們應該被明智地、謹慎地使用。它們與招聘和保險偏見、種族歧視以及各種其他問題有關(guān)，包括濫用數(shù)據(jù)、不適當?shù)谋O(jiān)控以及深度造假、虛假新聞和信息等問題。越來越多的證據(jù)表明，面部識別系統(tǒng)在識別有色人種時的準確性要低得多，這可能導致種族定性。此外，人們越來越擔心政府和其他實體使用面部識別進行大規(guī)模監(jiān)控。到目前為止，對人工智能實踐的監(jiān)管還很少。然此，道德人工智能正在成為一個關(guān)鍵考慮因素。人工智能和機器學習的未來是什么？人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展，其將在企業(yè)和人們的生活中發(fā)揮越來越重要的作用。AI和ML工具可以顯著降低成本、提高生產(chǎn)力，促進自動化，并推動創(chuàng)新和業(yè)務轉(zhuǎn)型。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進，各種形式的AI將成為各種數(shù)字技術(shù)圍繞的太陽。人工智能將催生更先進的自然語音系統(tǒng)、機器視覺工具、自主技術(shù)等等。- 量子計算會成為房地產(chǎn)投資的下一個重大飛躍嗎？
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