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人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML) 比較

您可能會聽到人們交互使用人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 等技術,特別是在討論大數據、預測分析和其他數位轉型主題時。這種差異很容易理解,因為人工智慧與機器學習密切相關。不過,這些趨勢技術在範圍、應用程式等方面有很多不同。  

隨著企業使用 AI 與機器學習產品處理及分析大量資料、提升決策品質、即時產生建議及深入分析,以及建立準確的預測,這類產品日漸增加。

那麼機器學習和 AI 之間有何差異?機器學習和 AI 是如何相互連結?而這些字詞對現今機構有何實際意義?

我們將針對 AI 與機器學習技術進行詳細分析,並探索這兩個創新概念彼此間的關聯性,以及兩者之間有何差異。

什麼是人工智慧?

人工智慧是一個廣闊領域,是指運用技術來建構機器和電腦,能夠打造出與人類智慧相關的認知功能,例如看、瞭解並回應語音或手寫語言、分析資料、提出建議等。

雖然人工智慧通常被認為是系統本身,但這是在系統中實作的一組技術,能夠推論、學習並採取行動來解決複雜的問題。

什麼是機器學習?

機器學習是人工智慧的子集,可自動讓機器或系統從經驗中學習並改善。機器學習不是使用明確程式設計,而是利用演算法來分析大量資料、從深入分析資訊中學習,然後做出明智的決策。

機器學習技術演算法經過訓練,藉由接觸更多資料會隨著時間提高效能。機器學習模型是輸出資料,或程式從訓練資料執行演算法而學到的知識。使用的資料越多,模型就會越準確。

AI 和機器學習技術如何相互連結?

雖然 AI 和機器學習技術並非完全一樣,但兩者密切相關。如要瞭解 AI 與機器學習之間的關係,最簡單的方法就是:

  • AI 是更廣泛的概念,可讓機器或系統能夠像人一樣感知、推論、行動或適應
  • 機器學習是一種 AI 應用程式,可讓機器從資料中擷取知識,並自動學習

想記住機器學習和人工智慧之間的差異,不妨想像成綜合類型。人工智慧是一個主要術語,內容涵蓋多種特定的做法與演算法。機器學習則屬於其下的一種,另外還包含其他主要子領域,例如深度學習、機器人學、專家系統和自然語言處理

AI 與機器學習技術之間的差異

現在,您已瞭解彼此之間的關聯,AI 和機器學習技術之間的主要差異為何? 

人工智慧涵蓋機器的概念,可模擬人類的智慧,但機器學習不會。機器學習技術會訓練機器執行特定工作,並透過識別模式提供準確的結果。

假設您詢問 Google Nest 裝置,「今天的通勤時間要多久?」在這個情況下,您向機器提問後,會收到開車到辦公室所需的預估時間。這裡的整體目標是讓裝置成功執行工作,而這些工作通常是您需要在現實世界中自行完成 (例如研究您的通勤時間)。 

在本範例中,在整體系統中使用機器學習的目的,並不是要讓機器學習技術執行工作。例如,您可以訓練演算法分析大眾運輸資料與路況資料,藉此預測交通流量和密度。不過,範圍僅限於識別模式、預測的準確性,以及從資料中學習,以提升特定工作的效能。

人工智慧

  • AI 技術可讓機器模擬人類的智慧,以解決問題
  • 目標是開發可執行複雜工作的智慧型系統
  • 我們建立的系統能夠像人類一樣解決複雜的工作
  • AI 擁有各式各樣的應用程式
  • AI 採用系統中的技術,能模仿人為決策
  • AI 可與所有類型的資料搭配使用:結構化、半結構化與非結構化
  • AI 系統使用邏輯和決策樹來學習、推論和自我更正

機器學習

  • 機器學習可讓機器從過去的資料中自動學習
  • 目標是要建構能從資料中學習的機器,以提高輸出的準確度
  • 我們使用資料訓練機器以執行特定工作,並提供準確的結果
  • 機器學習的應用範圍有限
  • 機器學習會使用自行學習的演算法來產生預測模型
  • 機器學習只能使用結構化和半結構化資料
  • 機器學習系統仰賴統計模型學習,並在提供新資料時自行更正

搭配使用 AI 與機器學習技術的好處

AI 與機器學習技術為各種類型和規模的機構帶來強大優勢,而且新的可能性也不斷出現。隨著資料量和複雜程度的增長,自動化和智慧型系統變得越來越重要,以協助企業自動處理工作、發揮價值並產生可做為行動依據的洞察資料,進而取得更理想的成果。

以下列舉使用人工智慧和機器學習的一些企業優勢:

更大的資料範圍

分析及啟用更廣泛的非結構化與結構化資料來源。

加快決策速度

提高資料完整性、加速資料處理,並減少人為錯誤,以做出更明智、更快的決策。

效率

提升作業效率並降低成本。

分析整合

將預測分析與深入分析結果整合至業務報表和應用程式,為員工提供強大功能。

應用 AI 與機器學習技術

人工智慧和機器學習技術可透過多種方式應用,讓機構自動執行重複或手動的程序,以協助制定明智的決策。

各產業的公司都運用 AI 和機器學習技術,以各種方式改變工作和營運的方式。將 AI 與機器學習功能融入策略和系統,可協助機構重新思考如何使用他們的資料和可用資源、提高生產力和效率,並透過預測分析提高資料導向的決策能力。並提升客戶和員工體驗。   

以下列舉一些最常見的 AI 和機器學習技術應用:

醫療照護與生命科學

病患健康記錄分析和深入分析、結果預測與建模、加速藥物開發、擴增診斷、病患監控,以及從臨床筆記中擷取資訊。

製造業

生產機器監控、預測性維護、IoT 分析和作業效率。

電子商務和零售

庫存和供應鏈最佳化、需求預測、視覺化搜尋、個人化優惠和體驗,以及推薦引擎。

金融服務

風險評估與分析、詐欺偵測、自動交易和服務處理最佳化。

電信

智慧型網路和網路最佳化、預測性維護、業務流程自動化、升級規劃和容量預測。

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