據美國連線雜志網站報道，得益于谷歌、亞馬遜和Facebook這些硅谷巨頭躬身力行的大力宣傳，人工智能(AI)和機器學習前所未有地為大眾所熟知。在一般人的概念里，這兩個時髦的詞似乎可以換用，指的都是能夠代替人類工作的先進生產力。
不過，雖然 AI 和機器學習有著千絲萬縷的聯系，但兩者并非同一回事。
AI 是計算機科學的一個分支，意如其名(Artificial Intelligence)——旨在通過人工的方式建造具有智能的機器。而斯坦福大學給“機器學習”下的定義為：使電腦在人工編程之外自主運作的能力。兩者相互聯系不可分割，你需要 AI 專家來打造智能機器，而若要實現真正意義上的智能，機器學習專家的參與不可或缺。
谷歌和英偉達都在探索機器學習的道路上兢業前行。他們的愿景是讓機器最終能夠像人類一樣自我學習和思考，這被認為是下一波科技革命的關鍵。
大眾對機器學習的成果并不陌生。在過去的幾十年里，機器學習相繼催生了“自動駕駛汽車”、“精準語音識別”和智能網絡搜索等造福眾生的成果。甚至還幫助人類破解基因密碼。不過，在這一系列不可思議的成果之下，機器學習是怎么運作的呢?
讓我們來拿網絡搜索來作例子。比方說你想在谷歌里搜索“Wired”，但是不小心錯打成了“Wored”。在非智能引擎的情況下，返回的結果當然會讓你認識到自己的錯誤，然后你就會再花費幾秒鐘重新以正確的拼寫來進行搜索。而谷歌的算法會記錄你這種“二次搜索”的情形，當以后再有人犯同樣的拼寫錯誤時，谷歌就會很貼心地問“您是否要找‘Wired’?”并給出正確搜索結果。于是，谷歌就這樣習得了自動糾正功能。
上面只是非?；A的一個“機器學習”案例?，F實中，科學家和研究人員使用更復雜的機器學習來實現從前難以企及的事情。從人類經驗中學習而來的程序能夠幫助科學家揭秘基因的運作之謎。機器學習用在商業上，則可以通過對消費行為的分析來提供更精準的廣告投放和購買建議，從而大幅度提高商業利潤。其他的應用還包括圖像識別、欺詐預防等等。
現在你已經基本上了解機器學習是怎么一回事兒了。那么 AI 和它又有什么關系呢?我們請英特爾公司機器學習部門負責人 Nidhi Chappell 來為你解惑：
“簡言之，AI 是一門打造智能機器的學科，而‘機器學習’讓這些機器更智能。AI 通過機器學習得以實現。”AI 涵蓋的范疇眾多，機器學習是其中發展最快、最引人注目的一個分支?！ ?/p>
“當你來到一個新地方，在網上搜索行動建議時，那些建議的排序便是機器學習在背后幫你排列的。”Chappell 說。并表示人們每天看到的新聞排序依據的也是如此原理。
“AI 已經滲透到日常生活的方方面面，以致于說出來人們都會很難相信?？赡苣忝刻於忌鲜當蛋俅蔚厥艿綑C器學習的幫助，而對之毫無察覺。”
盡管目前已經成績斐然，不過要成就更出色的 AI，機器學習還需要經過一輪銳變才行。更強的計算性能，更優的表現。機器學習算法仍然有很大進步空間，這也是很多科技企業將機器學習列于發展戰略重中之重位置的原因。為了實現完全自主和 100% 安全的自動駕駛，為了打造更智能的機器和創造下一個創新點，人們正向著未來不懈努力?！ ?/p>
