BENCOM信息科技|机器学习与AI这两个术语通常可以互换使用，到底有什么关系？( 二 )
其原因是可以在没有机器学习能力的情况下完成诸如自然语言处理或自动推理之类的AI技术 。 ML系统并不总是需要具有AI的其他功能 。
人工智能
人工智能有数百种用例 ， 随着公司采用人工智能来应对业务挑战 ， 这种用例越来越明显 。
AI的最常见用途之一是网络安全中的自动化 ， 例如 ， 可以对AI算法进行编程以检测可能难以发现的威胁 ， 例如用户行为的细微变化或无法解释的数据量增加与特定节点（例如计算机或传感器）之间的传输 。 在家里 ， 诸如Googlehome或Alexa之类的助手可以帮助自动进行照明 ， 取暖以及通过聊天机器人与企业进行互动 。
有充分的理由担心 ， 人工智能将以比就业市场所能适应的更快的速度取代人类的工作角色 ， 例如数据输入 。 作家兼风险资本家李开复曾在苹果和谷歌工作 ， 并获得卡内基梅隆大学博士学位 ， 以开发高级语音识别AI 。 他在2019年警告说：“许多工作看起来有点复杂 ， 厨师 ， 服务员的很多事情都会变得自动化 。
“我们将在15年内拥有自动化商店 ， 自动化餐厅以及所有这些设施 ， 这将取代全球约40％的工作 。 ”令人困惑的AI和ML
除了机器学习和AI之外 ， 还有很多其他术语经常被混用-进一步混淆了事情 。 例如 ， 人工神经网络被设计为以类似于人脑的方式处理信息 ， 并且也可以用于机器学习 ， 尽管同样 ， 并非所有的神经网络都是AI或ML ， 并且并非每个ML程序都使用底层神经网络 。 净 。
由于这是一个发展中的领域 ， 术语一直在不断出现和消失 ， 并且AI不同领域之间的障碍仍然很容易渗透 。 随着技术的普及和成熟 ， 这些定义也将变得更加具体和众所周知 。 或谁知道 ， 我们可能会开发通用AI ， 所有定义都会消失 。
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