【AI世代編者按】得益于谷歌、亞馬遜和Facebook等科技巨頭的努力鸵闪，人工智能和機器學習這兩個生僻的科技術語如今已經(jīng)廣為流傳。它們經(jīng)呈钪睿互換使用蚌讼，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器人。
然而个榕，雖然人工智能和機器學習高度相關篡石，但卻并不相同。
人工智能是計算機科學的一個分支西采，目的是開發(fā)一種擁有智能行為的機器凰萨，斯坦福大學對機器學習的定義是：“在沒有明確編程指令的情況下讓計算機采取行動的科學。”想要開發(fā)智能機器胖眷，就需要借助人工智能研究人員的幫助武通。但要讓其具備真正的智能，就需要聘請機器學習專家珊搀。
谷歌和英偉達等大型科技公司目前都在努力開發(fā)這種機器學習技術冶忱。他們都在努力讓電腦學會人類的行為模式，以便推動很多人眼中的下一場技術革命——讓機器像人類一樣“思考”境析。
過去10年囚枪，機器學習已經(jīng)為我們帶來了無人駕駛汽車、實用的語音識別劳淆、有效的網(wǎng)絡搜索链沼，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沛鸵？
舉個簡單的例子括勺。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……嗎谒臼？”這就是谷歌機器學習算法生成的結果朝刊。這套系統(tǒng)可以在你輸入特定關鍵詞后幾秒鐘內判斷你的搜索意圖耀里。
例如蜈缤，假如想搜索“WIRED”，但卻不小心拼成了“Wored”冯挎，系統(tǒng)很可能就會發(fā)現(xiàn)你輸錯了單詞底哥，并在幾秒種后返回可能的正確結果：“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房官，并將這一信息牢記在心趾徽，以備用戶之后犯下類似的錯誤時使用。如此這般翰守，谷歌便“學會了”糾正你的錯誤孵奶。
雖然這是一個非常簡單的例子，但數(shù)據(jù)科學家蜡峰、開發(fā)者和研究人員正在使用更加復雜的機器學習技術探索之前無法企及的領域了袁。能夠吸取經(jīng)驗教訓的程序可以幫助人們研究人類基因組的工作方式，對消費者行為習慣的理解也可以達到前所未有的高度湿颅，甚至據(jù)此開發(fā)購買推薦载绿、圖像識別和欺詐預警等實用的系統(tǒng)。
現(xiàn)在油航，你已經(jīng)對機器學習的基本理念有所了解崭庸，那么它與人工智能的區(qū)別究竟在哪里呢？我們與英特爾機器學習主管尼迪·查普爾（Nidhi
Chappel）展開了對話，以便澄清這個問題怕享。
“人工智能的根本在于智能——如何為機器賦予智能执赡。而機器學習則是部署支持人工智能的計算方法。我的想法是：人工智能是科學熬粗，機器學習是讓機器變得更加智能的算法搀玖。”
“也就是說驻呐，機器學習成就了人工智能灌诅。”她補充道含末。
查普爾接著解釋道猜拾，機器學習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的許多討論佣盒。盡管在如今的計算總量中僅占很小比例挎袜，但它的確是增速最快的領域，正因如此肥惭，所有企業(yè)都在努力開發(fā)這項技術盯仪。
“舉個簡單的例子，當你來到一個新地方蜜葱，并在網(wǎng)上搜索‘最應該做的事情’時全景，你所看到的內容順序都是由機器學習來排列的。它們的排列和評分方式都采用了機器學習技術牵囤“只疲”查普爾說。他還補充道揭鳞，在排列熱門新聞時也會采用相同的方法炕贵。
“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)應用到很多領域野崇〕瓶”她補充道，“你或許每天都會使用這種技術好幾十次乓梨，但卻渾然不覺鳖轰。”
但為了推動人工智能的進步督禽，機器學習必須在性能上實現(xiàn)巨大的飛躍脆霎，這在傳統(tǒng)高性能計算領域很難實現(xiàn)，因為在這些領域狈惫，問題已經(jīng)明確睛蛛，優(yōu)化工作也已經(jīng)開展了多年鹦马。
機器學習算法仍有改進空間，這也是很多大型科技公司爭相將其作為核心戰(zhàn)略的原因忆肾。這些公司都在不遺余力地提升機器的智能荸频，希望能夠推動科技進步，并實現(xiàn)下一階段的創(chuàng)新客冈，包括完全自動且100%安全的無人駕駛汽車旭从。
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