机器学习与人工智能：有什么区别由人工智能 (AI) 驱动的应

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程序的突然上升催生了许多新技术流行语。如果你想了解问题，你现在不仅要认识人工智能，还要认识不同类型的合成智能（包括人工智能 [ANI]、通用人工智能 [AGI] 和超级人工智能 [ASI]）以及用于创造独特技术的方法（例如系统学习和深度掌握）。虽然需要整本字典才能完全描述每个新术语的细微差别，但我至少可以分解最大的重要术语。让我们更深入地了解一下。什么是人工智能？作为一个选定的技术时期，人工智能的描述肯定很差。大多数人工智能的定义都属于“对 1954 年词汇的一种可怕的偏爱”和“一种能够学习、推理和独立行动的设备”，很少有人深入探讨这意味着什么。人工智能和自动化的结合将改变您更好地进行研究的方式，这就是为什么其他更具描述性的短语（包括 ANI、AGI 和 ASI）变得更加出名的原因。

得出 ChatGPT 是一种细长人工智能的结论——“一种旨在执行特定任务的人工智能机器”——比争论它属于 Clippy 和 Data 容易得多。但还有其他一些定义也非常值得了解：人工智能同样是计算机技术分支的名称，致力于研究、改进和研究创建人工智能所需的技术。大多数时 WhatsApp 号码 候，当我们谈论人工智能时，我们将其用作可以在一定程度上“假设”的机器的模糊时间段。但是，当我们将人工智能与机器了解进行比较时，我们对临床研究领域感到好奇。 （是的，这一切都很令人费解。有时我发现它很难保存，而我的活动就是理解它。我保证事情最终会变得有意义。）什么是系统掌握？显示人工智能、系统研究、深度获取知识、神经网络和人工智能设备之间关系的信息图。机器认识是人工智能的一个子领域。计算机科学家不是明确地编程程序来执行某些操作，而是扩展算法，使他们能够调查大型统计数据集，从统计数据中学习，然后根据该信息做出选择。假设我们正在编写一个计算机应用程序，它可以发现某个东西是“犬科动物”还是“不是犬科动物”。

一种方法是编写一系列规则，应用程序可以使用这些规则来挑选狗：它有 4 条腿吗？它有两只耳朵吗（松弛的或直立的）？它有两只眼睛吗？它有摇尾巴吗？你在玩捡东西吗？等等等等。当然，这种表演风格也存在很大的问题。如果犬科动物的一只耳朵下垂，一只耳朵直立，会发生什么？或者如果它变成一顶可爱的海盗帽会出现什么？我们能够编写足够的规则，使我们的应用程序能够在最多时间内有效地了解某物是否是狗，但总会有一些事情我们会忘记。通过系统掌握，我们有了更好的选择。我们不编写明确的规定，而是编写一种算法，允许包制定自己的规定。 （在经典的机器母带处理中，我们会向它提供一些提示，例如“看看耳朵”和“记住腿”，但我们通常还是将其留给其个人设备。）然后我们可以向它显示数千张照片的“狗”和成堆的“非小狗”的照片，并要求找出如何区分它们的方法。