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人工智能,机器学习和深度学习有什么区别?

数据小老虎 2019-01-10 13:54:15


这三个名词之间有什么区别,为什么它们对物联网来说至关重要呢?


我们对于“人工智能”这个术语都很熟悉。毕竟,它是《终结者》,《黑客帝国》和《机械姬》(我个人最喜欢的电影)等电影中非常流行的关键词。但你最近或许也听说过其他术语,像“机器学习”和“深度学习”,有时这两个术语会和“人工智能”互相替换使用。


我会先快速解释一下人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL),以及它们有怎样的区别。然后,我会再分享一下人工智能和物联网之间有着怎样紧密的联系。事实上,这几种技术进一步的融合,为人工智能和物联网的爆发奠定了基础。


那么AI,ML和DL的区别究竟是什么呢?

1956年,约翰·麦卡锡成为了第一位创造了人工智能机器的人。他制造的机器具备足够高的能力,得以执行类似人类智力水平的任务,包括:做出规划、理解语言、识别对象和声音、学习并解决问题等。


对于人工智能,我们可以从广义和狭义两个层面来理解。广义层面来讲,AI应该具备人类智力的所有特征,包括上述的能力。狭义层面的人工智能则只具备部分人类智力某些方面的能力,并且能在这些领域内做的非常出众,但可能缺乏其他领域的能力。比如说,一个人工智能机器可能拥有强大的图像识别功能,但除此之外并无他用,这就是狭义层面AI的例子。


从核心上来说,机器学习是实现人工智能的一种途径。


1959年,Arthur Samuel在AI之后创造了“机器学习”这个短语,并将其定义为“在没有被明确编程的情况下就能学习的能力。”当然,你可以不使用机器学习的方式来实现人工智能,不过这需要你运用复杂的规则和决策树,再敲下几百万行的代码才行。


实际上,机器学习是一种“训练”算法的方式,目的是使机器能够向算法传送大量的数据,并允许算法进行自我调整和改进,而不是利用具有特定指令的编码软件例程来完成指定的任务。


举个例子,机器学习已经被用于计算机视觉(机器具备识别图像或视频中的对象的能力)方面,并已经有了显著的进步。你可以收集数十万甚至数百万张图片,然后让人标记它们。例如,让人标记出其中含有猫的图片。对于算法,它也能够尝试建立一个模型,可以像人一样准确地标记出含有猫的图片。一旦精度水平足够高,机器就相当于“掌握”了猫的样子。



深度学习是机器学习的众多方法之一。其他方法包括决策树学习、归纳逻辑编程、聚类、强化学习和贝叶斯网络等。


深度学习的灵感来自大脑的结构和功能,即许多神经元的互连。人工神经网络(ANN)是模拟大脑生物结构的算法。


在ANN中,存在具有离散层和与其他“神经元”连接的“神经元”。每个图层挑选出一个要学习的特征,如图像识别中的曲线/边缘。 正是这种分层赋予了“深度学习”这样的名字,深度就是通过使用多层创建的,而不是单层。


人工智能和物联网密不可分

我认为人工智能和物联网之间的关系类似于人类的大脑和身体之间的关系。


我们的身体收集感官输入,如视觉、声音和触摸。我们的大脑接收、处理这些数据并寻求它们的意义,比如:把光变成可识别的对象、把声音变成可以理解的语言。然后大脑会做出决定、向身体发送信号,命令身体执行一些运动,例如捡起物品或对他人说话。


构成物联网的所有传感器都像我们的身体,它们提供了来自世界各处的原始数据。人工智能就像我们的大脑,需要能够了解这些数据并决定要执行的操作。同时,物联网的连接设备又像是我们的身体,能够进行物理动作或与他人进行交流,以释放彼此的潜力。



AI和IoT的价值逐步实现,前景逐渐明朗

近年来,机器学习和深度学习使人工智能有了突飞猛进的发展。正如上面提到的,机器学习和深度学习需要大量的数据,这些数据是由物联网中持续在线的数十亿的传感器进行收集的。可以说,物联网促进了人工智能的发展。


对人工智能进行的改进也将推动物联网的改变,创造一个良性循环,使得这两个领域的发展都大大加速。因为,人工智能会使物联网变得更有价值。


在工业方面,人工智能可以用于预测机器维护的时机或分析机器制造的过程,从而大幅提高效率,节省数百万美元。


在消费者方面,技术也可以适应我们,而不是我们必须适应技术。我们可以向机器进行简单的提问,而不用通过点击、输入、搜索来获取一些信息。我们可以直接像机器提出要求,例如:获取诸如天气等一些信息,或进行睡前准备的基本设定(比如关闭恒温器、锁门、关灯等)。


融合技术的进步使这些成为可能

压缩的计算机芯片和改良的制造技术意味着会产生更廉价、性能更强大的传感器。


电池技术的迅速发展意味着传感器可以持续多年,而不需要连接电源。


无线连接技术也随着智能手机的出现而蓬勃发展,这意味着我们可以以低廉的价格发送数据,并允许所有传感器将数据发送到云端。


而云技术的诞生几乎可以允许数据进行无限的存储并以无限的计算能力来处理数据。



当然,人工智能对我们的社会和未来的影响,也有一些令人担忧的问题。但随着人工智能和物联网的进步和发展,有一件事是肯定的:这些技术对我们影响必然是深远而重大的。


参考文章:

https://iot-for-all.com/artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning-169a4a136f62#.82wrgia1m



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