人工智能 ≠ 机器学习！别还傻傻分不清楚

人工智能和机器学习通常可以互换着使用，但是人工智能更加宽泛，人工智能由更多的技术所组成，机器学习是人工智能的一个分支。

人工智能是指通过计算机程序在现实环境中实现人类思维以及执行任务的能力，而机器学习是指使系统通过统计和分析让计算机实现自动“学习”，达到通过已有经验和数据改进自身的技术和算法，最终实现想要的功能。 软件开发人员通过应用机器学习、深度学习、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等技术使计算机能够分析数据并解决问题。

下面详细介绍了人工智能和机器学习之间的差异，以及它们在我们的生活中的广泛应用。

什么是机器学习？

机器学习（Machine learning）是人工智能的子集，是实现人工智能的一种途径，但并不是唯一的途径。是通向人工智能的途径。机器学习使用算法自动学习数据并从数据中筛选有用数据，应用该学习方式来做出更好的决策。通过研究和试验机器学习，软件开发人员测试了我们通过机器学习可以在多大程度上改善计算机系统的感知、学习和决策能力。

深度学习（Deep learning）是机器学习的子集，灵感来自人脑，由人工神经网络（ANN）组成，它模仿人脑中存在的相似结构。是一种先进的机器学习方法，深度学习模型使用大型神经网络来学习复杂的模型并做出独立于人类的预测。

什么是人工智能？

人工智能（Artificial intelligence）是开发能够模仿并超越人类能力的计算机和机器人的领域。支持人工智能的程序可以分析数据并将其置于上下文中，以提供信息或自动触发操作，而无需人工干预。人工智能是一个笼统而宽泛的概念，它的最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。

如今，大规模预训练模型成为人工智能领域的热门技术，它通过预训练一种通用的语言模型，可以在各种自然语言处理、图像生成任务中表现出色。技术的快速进步带来了生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）的火热，人工智能模型能够实现新内容的“创作”，其中最具代表性的是由OpenAI公司推出的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。目前，由“大数据+大算力”模式训练出的人工智能模型，被视为通往通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的一条可行路径。

人工智能已成为我们使用的许多技术的核心，包括智能设备和语音助手等。

生活中有哪些地方使用人工智能和机器学习？

人工智能和机器学习提供了自动化处理涉及数据和决策的工作。在以往，这些流程都是手动操作的。将人工智能和机器学习融入到应用系统，工作人员可以更快、更高效地理解数据的变化并采取行动。

（1）人工智能在医疗保健中的应用

医疗保健领域使用大量数据，并越来越依赖信息学和分析来提供准确、高效的医疗服务。人工智能可以改善患者治疗效果、节省时间。通过机器学习分析用户电子健康记录中的数据，给主治医师提供临床数据支撑和决策信息参考；通过集成人工智能系统，可以预测医院就诊结果，有效缩短患者诊断和治疗时间。

（2）制造业中的人工智能

效率是制造业行业成功的关键，人工智能可以通过将数据分析和机器学习应用于物联网（IoT）、分析和机器学习，能够在机械故障发生之前识别设备错误并及时修复机械故障，最终实现生产制造业务流程自动化，提升整体生产效率。

（3）金融、安全服务业中的人工智能和机器学习

数据隐私和安全在金融业尤其重要。金融从业者可以通过使用人工智能和机器学习来保证客户数据的安全，同时提高效率：

1）使用机器学习来检测和防止网络安全攻击。

2）集成生物识别和计算机视觉，快速验证用户身份并处理文档。

3）结合聊天机器人和语音助手等智能技术，实现基本客户服务功能的自动化。