对人工智能和机器学习的潜力进行评估是很有必要的，因为人们需要对他们组织的问题进行评估。今天，人工智能和机器学习常常成为混合体，很容易把这两者误认为是同义词。这种说法不准确：虽然肯定有密切关系，但却不能互换。

Very公司的工程副总裁BillBrock说：“人工智能与机器学习紧密相关，因此这些术语的使用松散且可互换，这一点一点都不奇怪。

假如企业还没有使用人工智能或机器学习，很快就需要评估它对企业的潜力。

DanielRiek,RedHat公司首席技术官办公室人工智能高级主管说：“人工智能作为工作负载将成为IT策略的主要驱动因素。AI代表着IT产业的转型发展：所有垂直行业的客户都越来越关注智能应用，以便通过人工智能帮助企业。它适用于在软件中执行的任何工作流程，它不仅适用于企业的传统业务，也适用于研究、生产流程和产品本身。自动化程度的提高，将很快成为企业竞争力建设的关键因素，并使人工智能成为一项战略技术。”

NatureLanguage和其它人工智能技术将帮助组织重新思考客户服务聊天和分析大量非结构化数据。这样可以增加预测分析，提高效率和加强决策能力。

一、AI和机器学习的区别是什么？首先要定义术语。

1、人工智能是什么意思

Brock说：“简而言之，人工智能是指机器完成需要人工完成的任务。它包括让电脑存取大量的资料，让他们自己学习。

机器学习是人工智能的一个特定应用或学科，但并非唯一。Brock解释道：“将数据输入算法，要求它们在不需要特定程序的情况下进行处理。和人类一样，机器学习算法也能从错误中学习，从而提高性能。”

把人工智能看作一个包含多种特定技术或学科的更高级类比或伞形类比是非常有用的，它是区分人工智能和机器学习的起点，其中之一就是机器学习。

Amplify.ai公司首席执行官和创始人之一MahideSilva说。他说：「人工智能涵盖了许多领域，包括机器学习、自然语言处理(NLP)、语音/音频识别、计算机视觉/图像识别、搜索、路由、自主机器人、自动运输等。

说到机器学习，SigOpt公司的研究员MichaelMcCourt提出了一个类比：“机器学习就像是一个带有更明确定义的人工智能雨伞上的辐条”。

不妨回顾一下：McCourt注意到，人工智能的定义非常广泛，就像一把伞，如果要求给10个人下定义的话，可能会得到10个不同的答案。McCourt说：“人工智能是一种没有明确定义的总称，因为它包含了模拟人类能力的所有机械、机器人和汽车任务。

而且，人工智能的定义也在不断变化，并将随时间而改变。McCourt指出，“二十年前，像拼写检查这样的工具就被视为人工智能。十年前，人工智能就意味着可以将图像分类。”

2、人工智能意味着什么

尽管机器学习的技术和应用可以发展，但是它的核心定义更加具体和详细。

McCourt说：“机器学习模型基于存储的数据集和查询产生结果，从而了解特定的模式。假如以前没有存储答案，那么机器学习将分析环境，给出最好的答案。

IndicoDataSolutions的CEOTomWilde指出，人工智能和机器学习被同时使用和混淆的原因是很常见的。

Wilde说：“困惑的原因是可以理解的：机器学习可以被视为当前人工智能中最先进的技术。此外，他补充道，机器学习是人工智能中最古老、最成熟的一门学科。对于企业用例，这也是最新的成果。
了解人工智能和机器学习之间的区别不仅在于澄清术语的区别，还能减少那些不懂技术的人的麻烦。事实上，这是人工智能项目成功的关键。

Brock说：“区分人工智能和机器学习非常重要，因为这是成功设计、构建、开发和维护应用程序或平台的关键。”

它正确地开发了企业的内部知识和人工智能技能；同样，也可以评估和选择合适的供应商。

我们是否可以回忆一下，每种产品突然在他们的名字中增加了“云”这个词？那之后可能还会在各种产品上看到人工智能和机器学习。

3、小心人工智能清洁产品

他说：“尽管很多公司声称使用人工智能，但是很多公司很少使用人工智能，而且大多数是基于规则的系统。AI和机器学习之间的混淆会带来一些主要问题。SigOpt的McCourt说：“首先，它为人工智能和机器学习的成功创建了一个不断变化的目标。第二，这一模棱两可的特性使公司声称他们在使用机器学习技术时不会受到质疑。”

这个缺陷很大，尤其是考虑到许多组织都刚刚开始(如果有的话)确定了它们潜在的人工智能机会。由于大肆宣传，缺乏对关键术语的理解，使得很难正确地评估选择。

Amplify.ai公司首席执行官deSilva指出，这并不是说人们应该忽略术语和技术之间的重叠与联系，而是应该把它们看作是一种东西。AI所包含的各种学科，如机器学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉，如果能够正确组合，就能产生放大效应。

“认识到，重要的是要认识到，在这些研究和实施领域，存在着大量交叉整合的机会，而这些领域将会提供更多的实用性。”

只要确保组织能够清晰地看到不同的界限，从而保证在当前和未来的人工智能项目中获得最大的成功几率。现在，理解人工智能和机器学习的区别是一个很好的基础。

Brock说：“对于CIO和IT政策制定者来说，必须熟悉概念并与对概念及其应用有全面了解的团队(包括内部员工、第三方供应商和顾问)合作。随着许多机器学习项目进入生产阶段，在接下来的两年中，我们将会看到机器学习项目的爆炸式增长，因此，适当的专业技术来确保这些项目的成功是至关重要的。

4、何为监督与非监督机器学习？

另外，我们还区分了两类机器学习。”就用例而言，目前更普遍地管理机器学习。这类机器学习通过提供关于所需类别参数的信息来训练机器，并让算法来决定如何对它们进行分类。

Brock指出，另一方面，无监督机器学习不利用训练数据。这使得它更加复杂，目前只用于较少的应用程序。但如果听到有人以可替代的方式使用人工智能和机器学习，他们可能会考虑无人监督的机器学习，因为它不需要像监管机器学习那样需要更多的人力投入和培训。

Brock说，“非监督的机器学习是未来人工智能发展的推动力。未经监督的机器学习已被用于(或正在发展中)诸如图像识别、癌症检测、音乐合成、机器人导航、自动驾驶以及其他许多创新。