人工智能、機器學習和數字助理之間的區別
世界正在以越來越快的速度變化。技術是這一變化的前沿,大多數人都同意,最尖端的是人工智能(AI)及其各種形式。與此類似,機器學習和數字助理(如Siri、Alexa,或許多網站開始提供的交互式聊天功能)與人工智能有一些重疊之處,但有一些明顯的差異需要明確說明。
什麼是人工智能?
梅裏亞姆-韋伯斯特定義人工智能是計算機科學的一個分支,研究計算機智能行為的模擬.華盛頓大學發布了一個關於人工智能曆史的免費短期課程這表明人工智能自20世紀50年代以來一直存在,由艾倫·圖靈領導,他的論文名為《人工智能》“計算機器與智能。”
後來,“人工智能”一詞在1956年由約翰·麥卡錫首創。圖靈的遺產一直延續到今天圖靈測試這被認為是人工智能發展的黃金標準,而且確實如此人工智能中的一種探究方法,用於確定計算機是否能夠像人一樣思考。
機器學習的重要性
情景應用程序作為數據分析行業的領導者,機器學習(ML)的定義為“這是人工智能的一個分支,其理念是係統可以從數據中學習,識別模式,並在最少的人工幹預下做出決定。”這創造了AI和ML之間的區別,主要是因為AI具有直接的人類幹預/互動,而ML通常沒有。
ML主要用於:
- 自動駕駛汽車
- 網站上的在線推薦(Netflix、亞馬遜等)
- 自動化
數字助理的崛起
數字助理是用來幫助用戶回答簡單問題和執行基本任務的計算機程序,例如設置鬧鍾、提醒、告訴天氣預報或某本書的作者是誰。
Siri、Alexa、Amazon Echo等數字助手的地位受到了打擊,因為用戶發現他們的數據並不像他們想象的那麼安全。最近,穀歌又受到了抨擊計算機科學教授道格拉斯·施密特發布了一項研究範德比爾特大學的研究穀歌通常在用戶不知情的情況下進行“被動”數據收集.”
大多數數字助理都會使用“喚醒詞”來操作,比如“Alexa”、“Computer”、“Echo”、“Ok穀歌”、“Hey Cortana”和“Hey Siri”,這取決於所涉及的數字助理。喚醒詞說出來後,就可以提出疑問或發出命令。
在一個日益動態的世界中,很容易混淆這三種截然不同且不斷發展的技術。最好記住,人工智能是一個寬泛的術語,像ML和數字助理這樣的技術都屬於它。