現如今，人工智慧與機器學習受到了各行各業的廣泛關注，大眾對其態度不一。但是人工智慧與機器學習對不同的人來說其代表的東西並不相同。通常人工智慧與機器學習會引起人們的恐懼與不確定性，因此一些專家對這兩個術語相關的風險表示擔憂。
事實上，人工智慧與機器學習已經成為了我們日常生活中不可分割的一部分，即使在有些方面並沒有多少人察覺到。這些科技極大的影響了人與人之間的交流。多虧了 siri 和 cortana，現在人們只需要對裝置說話便可以搜尋網頁。另外，facebook 的使用者現在可以根據以前的訪問記錄獲得更有針對性的新聞推送。
引用prismtech公司的話：「科技公司在研究人工智慧時都會進行大量的市場調查。」除了對移動裝置有很大影響外，人工智慧的應用也可以在物聯網中看到。他們的關係很緊密，因為人工智慧需要物聯網提供的資料來增加他的準確性。人工智慧正在成為業務的主流，人們對它越來越感興趣並想將其應用於各項業務中。
上圖展示了人工智慧，機器學習與深度學習之間的關係。儘管人工智慧與機器學習類似，但是還有有細微的區別。這便引出了問題：人工智慧與機器學習的主要區別是什麼?
人工智慧
簡單的來說，人工智慧旨在讓機器獲得像人類一樣思考的能力。該過程涉及開發能夠更好更有效地執行傳統上由人類完成的任務的計算機系統。alan turing 於 1950 年的報紙上率先提出機械人能否像人類一樣思考的問題，此問題後來引出了著名的圖靈測試。
人工智慧這個概念一點也不新鮮，早在 1956 年，john mccarthy 便在一篇學術**上提出了這個觀點。然而人們對此話題的興趣很快就消散了，直到最近又重新回到公眾視野。今天，由於大資料和雲計算，ai 正以前所未有的速度發展，這也使得儲存大量資料變得簡單。
用專家的話來說，人工智慧有不同的形式：狹義人工智慧與一般人工智慧。目前我們利用狹隘人工智慧，可以比人類更好地執行一系列基本任務，但是在其他任務方面也存在缺陷。例如，一台可以完美基於網路資訊給消費者提供建議的機器，在別的領域什麼也幹不了。
對於一般人工智慧，通用人工智慧(agi)將其定義為「旨在構建思維機器的新興領域;也就是說，具有與人類思維的完善的智慧型系統(可能最終遠遠超出人類一般智力)。「
機器語言
人工智慧與機器學習目錄
1 anaconda搭建人工智慧與深度學習平台 2 python基礎 python基礎 基礎語法元素 python基礎 基本資料型別 python基礎 組合資料型別 python基礎 程式控制結構 python基礎 函式 python基礎 類和物件 python基礎 檔案讀寫 模組 包和庫 pyth...
人工智慧與機器學習 Review
首先，機器學習是人工智慧的乙個分支，是人工智慧發展到一定階段的必然產物。人工智慧回顧 推理期 二十世紀五十年代到七十年代 認為只要賦予機器邏輯推理能力，機器就具有了智慧型。知識期 盛行於二十世紀七十年代中期 認為使機器具有智慧型，必須具備知識。機器學習期 當今時代 讓機器自己學習知識，以獲得智慧型。...
人工智慧與機器學習有哪些不同
人工智慧早已不是乙個新名詞，它的發展歷史已經有幾十年。從80年代早期開始，當時計算機科學家設計出可以學習和模仿人類行為的演算法。在學習方面，最重要的演算法是神經網路，但由於模型過於強大，沒有足夠的資料支援，導致不是很成功。然而，在一些更具體的任務中，使用資料來適應函式的想法獲得了巨大的成功，這也構成...