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AI 与机器学习

人工智能 (Artificial Intelligence,AI) 和机器学习 (Machine Learning,ML) 是两种类型的智能软件解决方案,它们都对过去、现在和未来的技术如何更好地模仿类人行为产生影响。

人工智能的核心本质是一种技术解决方案、系统或计算机,旨在模仿人类智能来执行任务,同时根据收集的信息迭代改进自身。

机器学习是人工智能的一个子集,专注于构建能够根据所使用的数据来学习或提高性能的软件系统。这意味着每个机器学习解决方案都是人工智能解决方案,但并非所有人工智能解决方案都是机器学习解决方案。

人工智能与机器学习对比与深度学习

人工智能机器学习。深度学习。虽然这些术语正变得越来越主流化,但对于许多人来说,他们仍然感觉像是一部科幻电影的主题。让我们简化操作并尝试每个术语的一行定义:

  • 人工智能 (AI):基于学习经验和数据模拟人类决策的计算机操作。
  • 机器学习 (ML):允许计算机从数据得出结论的过程。ML 是 AI 的一个子集,使计算机能够在编程之外学习。
  • 深度学习:为计算机提供动力以解决非常复杂问题的过程。深度学习是机器学习的一个子集,可使多层神经网络中的计算成为可行的。

AI 的历史

人工智能的理念可以追溯到 20 世纪 50 年代,同时还推出了计算机的计算技术和功能。目标很简单:超越使用计算机作为计算手段,真正推动决策。

这意味着计算机需要超越基于现有数据的计算决策;他们需要更深入地查看各种选项,以获得更计算的扣减推理。然而,这实际上是如何完成的,需要数十年的研究和创新。一种简单的人工智能形式是构建基于规则或专家系统。然而,从 20 世纪 80 年代开始,计算机能力的增加意味着机器学习将改变 AI 的可能性。

机器学习的发展

基于规则的决策有助于更简单地使用清晰的变量。即使是计算机模拟象棋也是基于规则的一系列决策,这些决策包含变量,例如板上的各个部分、它们所在的位置以及转动它们。问题是这些情况都需要一定程度的控制。在某一时刻,仅仅基于变量做出决策的能力以及规则是否/是否无效。

然后,这个技巧是模仿人类学到的东西。

机器学习是在 20 世纪 80 年代引入的,其理念是算法可以处理大量数据,然后开始根据结果确定结论。例如,如果机器学习算法使用 if/then 规则提供大量信用卡事务处理来标记欺诈,则可以开始确定创建模式的次要因素,例如当帐户在异常时间或在不同地理位置的商店购买某些产品时。

此类进程需要大型数据集才能开始识别模式。但是,虽然涉及清晰的字母数字字符、数据格式和语法的数据集可以帮助所涉及的算法,但其他不太实际的任务,例如在图片上识别面会产生问题。

在 2000 年代,技术又向前迈出了一步,解决方法是创建一个模仿人类大脑的学习方法。

深度学习与机器学习

深度学习通过将信息分解为互联关系来发挥作用,主要根据一系列观察结果进行扣减。通过管理机器学习推导的数据和模式,深度学习可以创建用于决策的参考资料。与标准机器学习一样,学习数据集越大,深度学习结果就越细化。

解释深度学习的一种简单方法是,它允许在决策过程中捕获意外的上下文线索。考虑一个小孩子如何学习阅读。如果他们看到一句话说“Cars 飞快”,他们可能会承认“cars”和“go”但不是“fast”。但有想法,可以因背景线索推断出整句话。“快速”是他们之前可能听说过与汽车有关的词,插图可能会显示线路以指示速度,他们可能知道字母 F 和 A 如何协同工作。这些都是各个项目,例如“我是否认识那封信,并知道其声音”?但归根结底,孩子的大脑能够决定它如何工作并读出句子。反过来,这将加强如何在下次看到“快速”这个词时说“快”。

这就是深度学习如何发挥作用 - 打破各种元素,做出机器学习决策,然后研究它们如何相互关联以得出最终结果。

人工智能软件

人工智能软件可以使用基于机器学习和深度学习的决策和自动化来提高组织的效率。从预测建模到报告生成再到流程自动化,人工智能可以转变组织的运营方式,从而提高效率和准确性。Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 为基于云的数据管理提供了基于 AI 和 ML 的基础。

注:为免疑义,本网页所用以下术语专指以下含义:

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