分得清楚嗎？ 一文告訴你機器學習和 AI的不同之處

編譯／莊閔棻

雖然「機器學習」（Machine Learning 、ML）和「人工智慧」（AI）這兩個術語密切相關，並經常互換使用，但事實上它們是不同的概念。AI涵蓋了更廣泛的複製人類智慧的範圍，而ML是一種使電腦能夠從數據中學習並提高其性能的特定方法，而且是實現模仿人類智慧和增強各個領域自動化的宏偉目標的關鍵工具。 這些區別對於理解AI和ML在當今快速發展的技術環境中的作用和應用非常重要。本文我們就將深入探討ML和AI之間的主要區別，讓大家能對其更加了解。

• 範圍

AI：AI包含更廣泛的功能和目標，並最終將在各個領域複製人類智慧，包括自然語言理解、推理、解決問題，甚至創造力等。

ML：ML 則專注於開發可以從資料中學習和預測的演算法和模型。 雖然ML是AI的一個子項目，但它是一種更具體、更實用的方法。

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• 學習與適應

AI：AI系統可以包含預先編寫的的規則和邏輯，使它們能夠在不學習資料的情況下回應特定場景。 值得注意的是，一些AI系統也結合ML技術增強其適應性。

ML：ML 系統則依賴於數據驅動的學習。其透過處理和分析數據、識別模式並相應地調整自己的行為提高績效。本質上，ML是依賴數據的。

• 範例

AI：AI應用的例子包括虛擬個人助理，如 Siri 和 Alexa、自動駕駛汽車和推薦系統，如Netflix 和 Amazon的推薦等。

ML：ML 則適合用於過濾垃圾郵件、辨識圖像和語音，如臉部辨識技術，以及預測文字並提出建議等。

• 方法

AI：AI系統可以使用各種技術訓練，包括符號推理、專家系統和神經網路，並可以採用基於規則和基於學習的方法。

ML：ML 則是主要依賴基於學習的方法，包括把數據輸入演算法，使系統能夠識別數據中的模式和關係。

• 類人行為

AI：AI系統旨在模仿人類的行為和智慧。 他們的目標是以類似於人類決策和解決問題的方式執行任務。

ML：ML系統雖然能夠學習和改進，但不一定旨在複製類人行為，其重點是數據驅動的預測和決策。

• 開發流程

AI：開發AI系統通常需要結合電腦科學、語言學、心理學和其他領域的專業知識，是一項複雜且耗費資源的工作。

ML：ML 開發則以資料為中心，並涉及資料收集、預處理、模型訓練和評估。 雖然ML開發仍然需要專業知識，但通常更關注數據分析和建模。

• AI和ML的交叉點

值得注意的是，AL和ML並不是互相排斥的，而是相互關聯的。 ML是AI的一個重要子項目，許多AI應用程式都採用ML技術增強其功能。 事實上，ML已成為AI領域最突出、最實用的方法之一。

參考資料：Analytics Insight

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