人工智能和机器学习有什么区别？

人工智能 (AI) 是 2020 年最大的流行语之一，随着我们开始充分利用其潜力，未来只会继续变得更加流行。对于刚接触该主题的人，您可能想知道为什么您几乎总是看到“人工智能”这个概念伴随着“机器学习”？

这些是什么？它们有何不同？它们可以在工业环境中应用到哪里？ 为什么它们如此重要？ 与工业 4.0 中出现的许多其他术语类似，人工智能和机器学习似乎经常被过度使用和误用。本文试图在没有任何营销炒作的情况下澄清差异。

定义人工智能和机器学习

人工智能 是一种使机器能够模仿人类行为的技术。 机器学习 (ML) 是 AI 的一个子集，它使用统计方法随着时间的推移而改进，因为它获得了经验。人工智能有很多种类型，包括自然语言处理、图像识别和智能机器人等主题。

人工智能具有感知、推理和学习的能力 .机器学习是许多人工智能系统的基础，它只能对结果进行预测 .虽然 ML 可以识别数据模式的差异，但它永远无法理解它实际在做什么。 AI 将利用机器学习的结果以及其他分析方法，达到一定程度的智能。

相互关系图：人工智能、机器学习和深度学习

区别

机器学习的任务是做出二元决策。有些事情要么是真的，要么不是。随着时间的推移，用于做出决定的方法得到改进，从而使人们更加相信该决定是正确的。面部识别是机器学习的一个经典例子。照片中的要么是你，要么不是你。另一方面，人工智能使用许多输入的组合决策来改进所有输入。它来自决策的许多不同方面。如果你经常和另一个人一起出现在照片中，人工智能会从这个经验中学习并更新机器学习算法来改进决策过程。

应用

机器学习最常见的应用是模式识别 .使用监督学习，机器学习算法提供了一组强大的数据。两种最常见的学习方法是回归和决策树。程序员识别感兴趣的条件。然后算法会在未来寻找类似的条件。

机器学习系统通常用于监控资产健康状况。例如，振动分析用于检测旋转设备中的轴承问题。使用机器学习，算法提供了大量振动数据，可能价值数年，并识别数据中的模式。程序员将识别数据集中发生轴承故障的次数。系统将做出决定，并具有一定的信心。例如，系统可以有 90% 的把握轴承将在六周内失效。

人工智能进入这种情况的地方是通过使用其他数据分析方法 .这可能是制造数据的引入，如过程数据或质量数据。然后，人工智能系统将寻求增强机器学习算法，以更好地检测轴承故障。它还具有提供最佳条件以实现某些预期结果的能力。也许计划在八周内关闭。人工智能系统将提供必要的条件来提高轴承在此之前不会发生故障的可能性。

重要性

机器学习和人工智能技术将成为制造业成功的关键。通过捕获更多数据的能力和分析工具的使用，可以更快地做出更好的决策 .这将显着提高运营和业务效率。可以通过优化某些参数同时限制其他值来改进流程——例如，在保持质量的同时最大限度地提高效率。可以在不同的市场条件下优化采购决策。如上所述，设备可以在优化的水平上运行。

结论

在尝试实施人工智能和机器学习之前，请注意一点。虽然在您的业务中使用它们有很多好处，但它们不应该是您数字化转型的第一步 .您将需要一个具有大量计算能力的系统。建议您探索云架构，因为这些系统可以扩展以满足您的应用程序需求。

数据质量对于这些努力的成功也至关重要。 “垃圾进，垃圾出”的格言当然适用。但是，一旦您的数据正确且有条理，并且您有能力对其进行处理，使用机器学习的人工智能肯定会导致上述结果。