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| 本文作者： AI研習(xí)社-譯站 | 2021-01-21 15:07 |
譯者：AI研習(xí)社（聽風(fēng)1996）
雙語(yǔ)原文鏈接：Machine Learning (ML) vs. Artificial Intelligence (AI) — Crucial Differences
最近，一份關(guān)于那些聲稱在其產(chǎn)品和服務(wù)上使用人工智能[29] [30]的公司濫用人工智能的報(bào)告發(fā)布。根據(jù)Verge [29]的數(shù)據(jù)，40%聲稱使用人工智能的歐洲初創(chuàng)公司其實(shí)并沒有使用這項(xiàng)技術(shù)。去年，TechTalks也意外發(fā)現(xiàn)了這樣的濫用行為，一些公司聲稱使用機(jī)器學(xué)習(xí)和先進(jìn)人工智能來(lái)收集和檢查數(shù)千名用戶的數(shù)據(jù)，以增強(qiáng)其產(chǎn)品和服務(wù)[2] [33]的用戶體驗(yàn)。
遺憾的是，公眾和媒對(duì)于什么是真正的人工智能 [44]，以及到底什么是機(jī)器學(xué)習(xí)[18] ，仍然存在很多困惑。這些術(shù)語(yǔ)通常被用作同義詞。在其他情況下，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)是相對(duì)獨(dú)立的、互相平行的領(lǐng)域發(fā)展進(jìn)步，而另一些則利用這一趨勢(shì)來(lái)有意炒作和博眼球（刺激），來(lái)增加銷售量以及收入 [2] [31] [32] [45]。
下面我們來(lái)看看人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的一些主要區(qū)別。
什么是機(jī)器學(xué)習(xí) | Tom M. Mitchell，Machine Learning，McGraw Hill，1997[18]
CMU計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院臨時(shí)院長(zhǎng)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)教授、前機(jī)器學(xué)習(xí)系主任 Tom M. Mitchell 表示:
科學(xué)領(lǐng)域最好由它所研究的中心問(wèn)題來(lái)界定。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域試圖回答以下問(wèn)題：
“我們?cè)鯓硬拍芙⒁粋€(gè)隨著經(jīng)驗(yàn)而自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，而支配所有學(xué)習(xí)過(guò)程的基本法則是什么？[1]”
機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能的一個(gè)分支，正如計(jì)算機(jī)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)先驅(qū) [19]Tom M.Mitchell所定義的：“機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)計(jì)算機(jī)算法的研究，允許計(jì)算機(jī)程序通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)。” [18] —ML是我們期望實(shí)現(xiàn)人工智能的方法之一。機(jī)器學(xué)習(xí)依賴于對(duì)大大小小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究，通過(guò)檢查和比較數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)共同的模式并探索細(xì)微差別。
例如，如果您提供一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中包含許多您喜歡的歌曲，以及它們相應(yīng)的音頻統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（舞蹈性、樂(lè)器、節(jié)奏或流派）。它應(yīng)該能夠自動(dòng)化（取決于所使用的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型）并生成推薦系統(tǒng) [43]，以便在未來(lái)向您推薦您喜歡的音樂(lè)（以高概率），類似于Netflix、Spotify和其他公司所做的 [20] [21] [22]。
在一個(gè)簡(jiǎn)單的例子中，如果你加載了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)程序，其中有相當(dāng)大的X射線圖片數(shù)據(jù)集以及它們的描述（癥狀、需要考慮的項(xiàng)目和其他），它應(yīng)該有能力在以后協(xié)助（或可能自動(dòng)化）X射線圖片的數(shù)據(jù)分析。機(jī)器學(xué)習(xí)模型會(huì)查看不同數(shù)據(jù)集中的每一張圖片，并在具有可比指征標(biāo)簽的圖片中找到共同的模式。此外，（假設(shè)我們對(duì)圖像使用可能的ML算法）當(dāng)你用新的圖片加載模型時(shí)，它會(huì)將其參數(shù)與之前收集的例子進(jìn)行比較，以揭示圖片中包含它先前分析過(guò)的任何指征的可能性。
監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類/回歸）|無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類）|Credits: Western Digital [13]
我們前面示例中的機(jī)器學(xué)習(xí)類型，稱為“監(jiān)督學(xué)習(xí)”，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)算法嘗試對(duì)目標(biāo)預(yù)測(cè)輸出和輸入特征之間的關(guān)系和依賴關(guān)系建模，以便我們可以根據(jù)這些關(guān)系預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的輸出值，它已經(jīng)從以前的數(shù)據(jù)集 [15] 中學(xué)習(xí)到了反饋。
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一種類別，是一類主要用于模式檢測(cè)和描述性建模的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些算法在數(shù)據(jù)上沒有輸出類別或標(biāo)簽（模型使用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練）。
強(qiáng)化學(xué)習(xí) | Credits: Types of ML Algorithms you Should Know by David Fumo [3]
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是第三種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)類型，其目的是利用從與環(huán)境的交互中收集到的觀察結(jié)果來(lái)采取行動(dòng)，以最大限度地提高回報(bào)或降低風(fēng)險(xiǎn)。在這種情況下，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（稱為agent）通過(guò)迭代不斷地從環(huán)境中學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的例子是電腦達(dá)到了超人的狀態(tài)，并在電腦游戲中打敗了人類[3]。
機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓人眼花繚亂，尤其是它的高級(jí)子分支，即深度學(xué)習(xí)和各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。無(wú)論如何，它是 "神奇 "的（計(jì)算學(xué)習(xí)理論） [16]，不管公眾有時(shí)是否有觀察其內(nèi)部運(yùn)作的問(wèn)題。雖然有些人傾向于將深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦的工作方式進(jìn)行比較，但兩者之間存在著本質(zhì)的區(qū)別 [2] [4] [46]。
卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授兼院長(zhǎng) Andrew Moore講解的人工智能全景圖｜Youtube [14]
另一方面，人工智能的范圍很廣。根據(jù)卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院前院長(zhǎng)Andrew Moore [6] [36] [47]的說(shuō)法，"人工智能是一門科學(xué)和工程，它讓計(jì)算機(jī)以一種直到最近我們還認(rèn)為需要人類智能的方式運(yùn)行。"
這是一個(gè)用一句話來(lái)定義人工智能的好方法；然而，它仍然顯示出這個(gè)領(lǐng)域是多么廣泛和模糊。50年前，下棋程序被認(rèn)為是人工智能的一種形式 [34]，因?yàn)椴┺恼摵陀螒虿呗允侵挥腥四X才能完成的能力。如今，象棋游戲是枯燥而陳舊的，因?yàn)樗鼛缀跏敲總€(gè)計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)（OS）的一部分 [35]；因此，"直到最近 "是隨著時(shí)間的推移而發(fā)展的東西 [36]。
CMU的助理教授和研究員 Zachary Lipton在Approximately Correct [7]上闡明，AI這個(gè)術(shù)語(yǔ) "是一個(gè)理想的，是一個(gè)動(dòng)態(tài)的目標(biāo)，一種基于那些人類擁有但機(jī)器沒有的能力"。AI還包括相當(dāng)程度的我們所知道的技術(shù)進(jìn)步。機(jī)器學(xué)習(xí)只是其中之一。之前的人工智能作品利用了不同的技術(shù)。例如，1997年擊敗世界國(guó)際象棋冠軍的人工智能 "深藍(lán) "使用了一種叫做樹搜索算法 [8]的方法來(lái)評(píng)估每一個(gè)回合的數(shù)百萬(wàn)步 [2] [37] [52] [53]。
使用深度優(yōu)先搜索解決八皇后難題的示例 | 人工智能簡(jiǎn)介 | . how2Examples
正如我們今天所知道的那樣，人工智能的象征是以Google Home、Siri和Alexa為代表的人機(jī)交互小工具，以Netflix、亞馬遜和YouTube為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的視頻推薦系統(tǒng)。這些技術(shù)進(jìn)步正逐步成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠帧Ｋ鼈兪侵悄苤?，提升了我們作為人類和專業(yè)人士的能力--使我們更有效率。
與機(jī)器學(xué)習(xí)相比，人工智能是一個(gè)動(dòng)態(tài)的目標(biāo) [51]，它的定義會(huì)隨著其相關(guān)技術(shù)進(jìn)步的進(jìn)一步發(fā)展而改變[7]。可能在幾十年內(nèi)，今天的人工智能創(chuàng)新進(jìn)展應(yīng)該被認(rèn)為是乏味的，就像現(xiàn)在的翻蓋手機(jī)對(duì)我們來(lái)說(shuō)一樣。
"... ...我們想要的是一臺(tái)能從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的機(jī)器" ~ Alan Turing
"人工智能 "一詞是在1956年由Allen Newell和Herbert A. Simon等一批研究人員提出的[9]。從那時(shí)起，人工智能的產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了許多波動(dòng)。在早期的幾十年里，圍繞著這個(gè)行業(yè)進(jìn)行了大量的炒作，許多科學(xué)家都一致認(rèn)為人類水平的人工智能指日可待。然而，未兌現(xiàn)的論斷引起了行業(yè)與公眾的普遍不滿，并導(dǎo)致了人工智能的寒潮，這一時(shí)期，對(duì)該領(lǐng)域的資金和興趣大大消退 [2] [38] [39] [48]。
后來(lái)，各組織試圖將自己的工作與人工智能這個(gè)術(shù)語(yǔ)分開，人工智能已經(jīng)成為無(wú)事實(shí)根據(jù)的炒作的同義詞，并利用不同的名稱來(lái)指代他們的工作。例如，IBM將 "深藍(lán) "描述為一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)，并明確表示它沒有使用人工智能 [10]，而它卻使用了人工智能 [23]。
在此期間，各種其他術(shù)語(yǔ)，如大數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，開始受到關(guān)注和普及[40]。2012年，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，并在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到應(yīng)用。各機(jī)構(gòu)突然開始使用“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”來(lái)宣傳他們的產(chǎn)品[41]。
深度學(xué)習(xí)開始解決那些基于經(jīng)典規(guī)則編程無(wú)法完成的任務(wù)。早期的語(yǔ)音和人臉識(shí)別、圖像分類、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域突飛猛進(jìn) [2] [24] [49]，2019年3月，三位最受認(rèn)可的深度學(xué)習(xí)先驅(qū)獲得了圖靈獎(jiǎng)，他們的貢獻(xiàn)和突破使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為當(dāng)今計(jì)算的關(guān)鍵組成部分[42]。
因此，從這個(gè)勢(shì)頭來(lái)看，我們看到了人工智能的回歸。對(duì)于那些習(xí)慣于使用各種限制的老式軟件人來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)的效果幾乎就像 "魔法" [16] 一樣[16]。尤其是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)進(jìn)入的一小部分領(lǐng)域被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)的禁區(qū)，而如今，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的工程師都能獲得高薪，甚至在非營(yíng)利組織工作，這就足以說(shuō)明了這個(gè)領(lǐng)域的熱度 [50] [11].。
來(lái)源 | 推特 | GPT-2更好的語(yǔ)言模型及其含義，Open AI
可悲的是，這一點(diǎn)媒體公司往往在沒有進(jìn)行深刻考察的情況下就進(jìn)行報(bào)道，并且經(jīng)常配合人工智能文章中的水晶球（譯者注：神奇的事情）和其他超自然描描述。這樣的欺騙性行為有助于那些公司圍繞他們的產(chǎn)品產(chǎn)生炒作[27]。然而，在以后的日子里，由于未能達(dá)到預(yù)期，這些機(jī)構(gòu)不得不雇傭他人來(lái)彌補(bǔ)他們所謂的人工智能[12]。最終，他們可能會(huì)為了短期利益而導(dǎo)致該領(lǐng)域的不信任，并引發(fā)另一個(gè)人工智能的冬天寒潮[2] [28]。
機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論｜Matt Gormley｜卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院｜
AI for Everyone | Andrew Ng | Coursera |
Machine Learning Crash Course | Google |
| https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
機(jī)器學(xué)習(xí)介紹 | Udacity |
| https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning–ud120
機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)｜亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)｜
| https://aws.amazon.com/training/learning-paths/machine-learning/
機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介｜Coursera｜
| https://www.coursera.org/learn/machine-learning
[1] The Discipline of Machine learning | Tom M. Mitchell | http://www.cs.cmu.edu/~tom/pubs/MachineLearning.pdf
[2] Why the difference between AI and machine learning matters | Ben Dickson | TechTalks | https://bdtechtalks.com/2018/10/08/artificial-intelligence-vs-machine-learning/
[3] Types of Machine Learning Algorithms You Should Know | David Fumo | Towards Data Science | https://towardsdatascience.com/types-of-machine-learning-algorithms-you-should-know-953a08248861
[4] Watch our AI system play against five of the world’s top Dota 2 Professionals | Open AI | https://openai.com/five/
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[11] Does Deep-Blue use AI? | Richard E. Korf | University of California | https://www.aaai.org/Papers/Workshops/1997/WS-97-04/WS97-04-001.pdf
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[13] The rise of ‘pseudo-AI’: how tech firms quietly use humans to do bots’ work | The Guardian | https://www.theguardian.com/technology/2018/jul/06/artificial-intelligence-ai-humans-bots-tech-companies
[14] Simplify Machine Learning Pipeline Analysis with Object Storage | Western Digital | https://blog.westerndigital.com/machine-learning-pipeline-object-storage/
[15] Dr. Andrew Moore Opening Keynote | Artificial Intelligence and Global Security Initiative | https://youtu.be/r-zXI-DltT8
[16] The 50 Best Public Datasets for Machine Learning | Stacy Stanford | https://medium.com/datadriveninvestor/the-50-best-public-datasets-for-machine-learning-d80e9f030279
[17] Computational Learning Theory | ACL | http://www.learningtheory.org/
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[21] Spotify’s “This Is” playlists: the ultimate song analysis for 50 mainstream artists | James Le | https://towardsdatascience.com/spotifys-this-is-playlists-the-ultimate-song-analysis-for-50-mainstream-artists-c569e41f8118
[22] How recommender systems make their suggestions | Bibblio | https://medium.com/the-graph/how-recommender-systems-make-their-suggestions-da6658029b76
[23] Deep Blue | Science Direct Assets | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370201001291
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[31] Top Sales & Marketing Priorities for 2019: AI and Big Data, Revealed by Survey of 600+ Sales Professionals | Business Wire | https://www.businesswire.com/news/home/20190129005560/en/Top-Sales-Marketing-Priorities-2019-AI-Big
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