人工智能（AI），機器學習（ML）和深度學習是當今流行的一些流行語。随着蘋果、亞馬遜、Facebook和谷歌等領先科技公司在這些領域投入巨資，它們正在成為主流。當科技公司談論語音助手和智能家居設備時，你更有可能聽人工智能和機器學習。現在，雖然人工智能和機器學習非常相關，但它們并不是一回事。讓我們深入了解這些術語的含義。

人工智能的曆史和應用

雖然科技巨頭最近開始談論人工智能，但這是幾十年前存在的事情，當時你可能還沒意識到。還記得阿諾德·施瓦辛格1984年發行的電影“終結者”嗎？這個故事是基于人工智能天網指揮的機器接管世界。“星球大戰”擁有由人工智能驅動的R2-D2和C-3PO機器人。如果你是鋼鐵俠的粉絲，那你一定知道他的私人助手Jarvis，那也是一個人工智能。

印度BGR與英特爾并行計算實驗室總監Pradeep Dubey進行了交談，以了解更多關于人工智能、機器學習和深度學習的内容。簡而言之，人工智能是機器展現人類智能的一個視角。人工智能的最終願景是與人類無法區分，當給予它識别歌曲或圖像的任務時，你不應該從回應中辨别出它是來自機器還是人類。

英特爾、高通和華為等公司也在其芯片組中使用人工智能來執行一系列不同的任務。擁有機載人工智能在許多方面都是有益的，比如能夠實現更快的語音和圖像識别、智能攝影等等。華為表示，麒麟970 SoC帶有的人工智能，在圖像識别基準測試中，每分鐘處理2000張圖像，速度比其他芯片組快。

人工智能也可用于物體識别，或提高圖像質量。谷歌在其Pixel 2和Pixel 2 XL智能手機中也使用了人工智能，可以檢測場景并相應的調整照片。當其他制造商使用雙相機設置來增加類似數碼單反相機的散景效果時，谷歌使用人工智能來确定前景和背景，并相應地添加景深效果，而且它确實也做得不錯。OPPO F5同樣配備了人工智能，可以幫助你在自拍中看起來更好。

另一方面，英特爾擁有自己的Loihi自我學習芯片組，目的是模仿人類的大腦。在一個例子中，英特爾表示，該芯片組可以使用圖像識别應用程序來分析路燈照相機圖像，并給出被綁架者或失蹤者的報告。它甚至可以自動調整聚光燈時間來同步交通流量。

機器學習 - 數據是人工智能成功的關鍵

機器學習是實現人工智能的一種方法。随着時間的推移，很多程序都将涉及到機器學習的内容。該程序可以用于許多事情，如執行一些複雜的計算。它不一定與人工智能有關，因為人工智能就像人一樣，而機器學習隻是一種用程序或算法來解決問題的技術。

其中，數據是機器學習的關鍵。舉一個學校老師的例子，他可以在繪圖闆上做一些乘法運算，這樣你就可以學習和弄清楚如何得到答案。通過這些數據，你可以從自己的例子中學習到機器學習的工作原理。但是，如果老師沒有解決那麼多的例子（數據），就不得不依靠他來一步一步教你，這時候就不需要這些例子了。

過去，我們沒有足夠的數據解決問題，隻能輸入、輸出數據。而現在人工智能時代是怎麼做的?通常它是需要一位專家或是擅長于某個領域的人來“告訴”它或是“教”它如何赢得比賽、做一些複雜的計算。但是，這種方法是存在問題的。

“舉一個歌手的例子，即使你找到最好的歌手，他/她也不能告訴你如何唱歌，再比如，一個漫畫家，他不能輕而易舉的用簡單的筆觸教會你畫畫。簡而言之，專家不能總是告訴你他們是怎麼做到的。”因此，人工智能的範圍在過去是有限的，但是随着機器學習和數據的發展，情況已經發生了變化。

現如今，機器學習有大量的數據可以獲得，通過互聯網，來自世界各地的數據都可以為其學習提供基礎。

還有一個例子來簡化機器學習過程的工作。現在的大多數人都會在一些社交軟件上“大聲宣布”自己喜歡的食物、東西，機器學習就會通過互聯網獲取這一系列的信息、數據，從而為你提供相應的建議和推薦。機器知道你是素食主義者，就會查找一些有蔬菜産出的地方，然後推薦給你。這就是機器學習的力量。

深度學習 - 擴展機器學習的應用

深度學習、機器學習技術，都涉及将大量數據提供給計算機系統，以便做出決策。這在無人駕駛汽車中也會使用到這一技術，可以使他們區分燈柱和行人或是停車标志。在深度學習中，計算機學習直接從聲音、圖像或文本來執行不同的任務。

谷歌在其圖像和語音識别算法中也使用該技術。比如說，電腦裡充滿了泰姬陵、印度、比薩斜塔等等的圖像。那麼，現在讓我們假設你訪問泰姬陵，你不知道它是什麼地方，你隻需用Google Lens點擊照片，它就會告訴你它是什麼地方。它是如何做到的，然後将你點擊的圖像與其數據庫進行比較，并給出結果。

Netflix和亞馬遜也使用深度學習來決定推薦給你一部什麼樣的電影或電視劇。比方說，你會看很多情景喜劇，下次登錄的時候，它就會向你推薦這個類型的内容。該技術也可以幫助更好的預防保健。例如，可穿戴設備可以不時地讀取你的心率，并将日志發送給醫生。當注意到可能會發生某些令人擔憂的事情時，醫生會要求你到診所進行必要的檢查。

綜上所述，人工智能既是現在，也是未來，借助機器學習和深度學習技術，它可以達到我們多年來一直幻想的科幻狀态。我有我的賈維斯，而你可以有你的終結者。

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