人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)差別與聯(lián)系

　　得益于谷歌、亞馬遜和Facebook等科技巨頭的努力，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)這兩個生僻的科技術(shù)語如今已經(jīng)廣為流傳。它們經(jīng)常互換使用，很多人也都用這些詞匯來描述各種智能家電和代替人類工作機(jī)器人。然而，雖然人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)高度相關(guān)，但卻并不相同。

　　人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，目的是開發(fā)一種擁有智能行為的機(jī)器，斯坦福大學(xué)對機(jī)器學(xué)習(xí)的定義是：“在沒有明確編程指令的情況下讓計算機(jī)采取行動的科學(xué)。”想要開發(fā)智能機(jī)器，就需要借助人工智能研究人員的幫助。但要讓其具備真正的智能，就需要聘請機(jī)器學(xué)習(xí)專家。

　　谷歌和英偉達(dá)等大型科技公司目前都在努力開發(fā)這種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。他們都在努力讓電腦學(xué)會人類的行為模式，以便推動很多人眼中的下一場技術(shù)革命——讓機(jī)器像人類一樣“思考”。

　　過去10年，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)為我們帶來了無人駕駛汽車、實用的語音識別、有效的網(wǎng)絡(luò)搜索，還大幅加深了我們對人類基因組的理解。但它究竟是如何工作的呢？

　　舉個簡單的例子。如果你在使用谷歌搜索時拼錯了單詞，就會看到一條提示：“你的意思是……嗎？”這就是谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成的結(jié)果。這套系統(tǒng)可以在你輸入特定關(guān)鍵詞后幾秒鐘內(nèi)判斷你的搜索意圖。

　　藝術(shù)家筆下的微神經(jīng)計算機(jī)

　　例如，假如想搜索“WIRED”，但卻不小心拼成了“Wored”，系統(tǒng)很可能就會發(fā)現(xiàn)你輸錯了單詞，并在幾秒種后返回可能的正確結(jié)果：“WIRED”。谷歌的算法會在你發(fā)出搜索請求之后的幾秒鐘后識別出你的搜索意圖，并將這一信息牢記在心，以備用戶之后犯下類似的錯誤時使用。如此這般，谷歌便“學(xué)會了”糾正你的錯誤。

　　雖然這是一個非常簡單的例子，但數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)者和研究人員正在使用更加復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)探索之前無法企及的領(lǐng)域。能夠吸取經(jīng)驗教訓(xùn)的程序可以幫助人們研究人類基因組的工作方式，對消費(fèi)者行為習(xí)慣的理解也可以達(dá)到前所未有的高度，甚至據(jù)此開發(fā)購買推薦、圖像識別和欺詐預(yù)警等實用的系統(tǒng)。

　　現(xiàn)在，你已經(jīng)對機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理念有所了解，那么它與人工智能的區(qū)別究竟在哪里呢？我們與英特爾機(jī)器學(xué)習(xí)主管尼迪·查普爾（Nidhi Chappel）展開了對話，以便澄清這個問題。

　　“人工智能的根本在于智能——如何為機(jī)器賦予智能。而機(jī)器學(xué)習(xí)則是部署支持人工智能的計算方法。我的想法是：人工智能是科學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)是讓機(jī)器變得更加智能的算法。”

　　“也就是說，機(jī)器學(xué)習(xí)成就了人工智能。”她補(bǔ)充道。

　　查普爾接著解釋道，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能增長最快的部分，因此我們最近才看到與之有關(guān)的許多討論。盡管在如今的計算總量中僅占很小比例，但它的確是增速最快的領(lǐng)域，正因如此，所有企業(yè)都在努力開發(fā)這項技術(shù)。

　　“舉個簡單的例子，當(dāng)你來到一個新地方，并在網(wǎng)上搜索‘最應(yīng)該做的事情’時，你所看到的內(nèi)容順序都是由機(jī)器學(xué)習(xí)來排列的。它們的排列和評分方式都采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。”查普爾說。他還補(bǔ)充道，在排列熱門新聞時也會采用相同的方法。

　　“人工智能已經(jīng)廣泛滲透到我們的生活之中，只不過我們還沒有意識到它已經(jīng)應(yīng)用到很多領(lǐng)域。”她補(bǔ)充道，“你或許每天都會使用這種技術(shù)好幾十次，但卻渾然不覺。”

　　但為了推動人工智能的進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)必須在性能上實現(xiàn)巨大的飛躍，這在傳統(tǒng)高性能計算領(lǐng)域很難實現(xiàn)，因為在這些領(lǐng)域，問題已經(jīng)明確，優(yōu)化工作也已經(jīng)開展了多年。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)算法仍有改進(jìn)空間，這也是很多大型科技公司爭相將其作為核心戰(zhàn)略的原因。這些公司都在不遺余力地提升機(jī)器的智能，希望能夠推動科技進(jìn)步，并實現(xiàn)下一階段的創(chuàng)新，包括完全自動且100%安全的無人駕駛汽車。