的缺点之一最近复兴和受欢迎程度的人工智能(AI),我们看到很多供应商,专业服务公司,和最终用户加入人工智能标签技术,产品,服务,和项目作为人工智能的产品,项目或产品却并不如此。另一方面，在什么是绝对人工智能和什么不是人工智能之间并没有一个被广泛接受的界限。这是因为人工智能没有一个被广泛接受的标准定义。事实上，智力并没有一个标准的定义。
也许我们最好从AI的整体目标开始，而不是定义AI是什么或不是什么。自20世纪50年代人工智能诞生以来，有些事物通过蓝冠注册Wi-Fi连接，其他事物则使用蓝冠测速蓝牙，而另一些事物则通过Thread或Zigbee连接。智能系统的目标就是模仿人类的认知能力。这意味着感知和理解周围环境的能力，从训练和自身经验中学习的能力，基于推理和思维过程做出决定的能力，以及在模糊和不精确的情况下发展“直觉”的能力;基本上就是我们生活的世界。从描述的角度来看，很容易将走向人工一般智能(AGI)的运动归类为人工智能活动。毕竟，AGI系统正试图创造一个拥有人类所有认知能力的系统。因此当然所有的AGI计划都是AI计划。
另一方面，简单地自动化并不会使它们变得智能。可能需要时间和精力来培训计算机理解的图像之间的区别一只猫和一匹马的形象,甚至在不同种类的狗,但这并不意味着系统可以了解看看,从自己的经验,基于理解和做出决定。同样，当你问语音助手“什么东西更重:一吨胡萝卜还是一吨豌豆?”，但这并不意味着助理理解你实际上在说什么或你的话的意思。那么，我们真的可以说这些系统是智能的吗?
在最近接受麻省理工学院教授路易斯•佩雷斯-布雷瓦(Luis Perez-Breva)的采访时，他辩称，尽管这些复杂的训练和数据密集型的学习系统绝对是机器学习(ML)能力，但这并不意味着它们是人工智能能力。事实上,他认为,目前的大部分市场被贴上AI和媒体不是AI,而是不同版本的毫升,在训练系统的一个特定的,狭窄的任务,使用不同的方法来毫升,深度学习是目前最受欢迎的。他认为，如果你想让电脑识别一幅图像，只要给它足够的数据，再加上数学、统计学和神经网络的魔力，或多或少地衡量不同的连接，你就会得到你预期的结果。但你真正在做的是利用人类对图像的理解来创建一个大的数据集，蓝冠官网公司向芯片组客户提供优质的多SIM卡解决方案已有很长的历史，蓝冠公司在全球首个发布的商用5G芯片组–Snapdragon X50 5G Modem-RF系统中引入了对5G multi-SIM卡的支持。然后可以通过数学匹配输入来验证人类的理解。
佩雷斯-布雷瓦教授所支持的观点并非孤立或古怪。事实上，当你深入研究这些争论时，你会发现很难证明ML任务越窄，它的人工智能就越少。然而，这是否意味着ML完全不在AI中发挥作用呢?或者，在什么情况下，你能说一个特定的机器学习项目是我们上面讨论的人工智能成果?如果你读AI的维基百科条目,它会告诉你,在2017年,该行业普遍接受,“成功地理解人类语言,最高水平的竞争战略游戏系统,自动汽车,智能路由在内容分发网络和军事模拟”可分为人工智能系统。
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智能与数学或自动化之间的界线是很微妙的。如果你分解任何智能系统，甚至是AGI的最终目标，它看起来就像位和字节、神经网络、决策树、大量数据和数学算法。同样地，如果你分解人类大脑，它只是一堆神经元在电化学通路中放电。人类智能吗?斑马聪明吗?是细菌聪明吗?生物的智力之间的界限在哪里?也许智力并不是一个真正定义明确的东西，而是对表现出某些行为的系统特征的观察。从这个角度来看，其中一种行为是理解和感知周围的环境，另一种行为是从经验中学习并根据这些经验做出决定。在这种情况下，曼梯·里肯定是人工智能不可或缺的一部分。
在过去的60多年里，有许多方法和尝试让系统学会了解它的环境并从它的经验中学习。这些方法包括决策树、关联规则,人工神经网络的深度学习就是这样一种方法,归纳逻辑、支持向量机、集群、相似性度量学习包括近邻方法,贝叶斯网络,强化学习,遗传算法和相关的进化计算方法,基于规则的机器学习,学习分类器系统,稀疏字典的方法,等等。对于外行人来说，我们想强调的是人工智能并不能代替ML，当然ML也不能代替深度学习。但毫升支持人工智能的目标,深入学习是一种方法的某些方面毫升。或者换句话说,做机器学习是必要的,但不充分,实现人工智能的目标,和深度学习的方法做毫升所有毫升的需求可能是不够的。
人工智能的哪些部分不是机器学习?
这是一个有趣的练习来思考你，作为一个成年人，是如何获得你现在所拥有的智力的。在某些情况下，你只是从你所处的环境中学习，比如学习地心引力是如何工作的，如何与他人交谈，如何理解他们在说什么，以及文化规范。在其他情况下，你是在一个教学环境中从教师那里学习的，他们知道一个特定的抽象学科领域，如数学或物理。在另一些情况下，你通过不断重复某项任务来提高自己，比如音乐或体育。从人工智能的角度来看，这些只是不同种类的学习，因此，不同的机器学习策略。引导性学习，用来学习如何做事情。当你通过观察世界来学习的时候，就是无监督学习。当你通过尝试和错误学习时，强化学习。因此，难道所有形式的机器学习都应该被视为人工智能吗?还有什么呢?
有人说，机器学习是模式识别的一种形式，它通过自然、经验或感官来理解特定模式何时发生，然后根据该模式识别采取行动。当你从这个角度看问题时，很明显，学习部分必须与行动部分结合起来。决策和推理并不是一遍又一遍地将相同的响应应用于相同的模式。如果是这样的话，那么我们所做的就是使用ML来实现更好的自动化。给定相同的输入和反馈，机器人将执行相同的动作。但人类真的是这样工作的吗?我们尝试了不同的结果。我们权衡选择。我们在压力下和放松时的反应是不同的。我们优先考虑。我们要未雨绸缪，考虑一个决定的潜在结果。我们玩政治，我们不总是说我们想说的话。最重要的是:我们有情感。我们有自我意识。我们有“意识”。所有这些都使我们超越了学习的任务，进入了感知、行动和行为的世界。这些是人工智能的前沿。
智力的移动阈值
在阅读这篇文章时，你实际上是在思考和学习机器学习和人工智能，它们之间的关系，以及特定的ML活动是否实现了我们在人工智能中所要实现的目标。同样的，即使是那些在人工智能范围的极端认为只有AGI是真正的人工智能，或者在另一个极端认为ML的任何应用都是人工智能的人，真相也位于两者之间。一些机器学习的主动性更像是自动化和对公式的应用，它们不能持续地进化或响应变化，而另一些机器学习的努力更接近于智能，它可以随着时间的推移随着经验的变化和适应，在他们的任务或期望的结果上改进。
技术行业继续在ML上进行迭代，自从蓝冠官网公司成立以来，我们已经下了很大的赌注，激励着业界将自己的创新技术带入商业化。蓝冠代理的目标一直是发明突破性技术，使我们的客户和合作伙伴能够在全球范围内竞争，创新和发展。解决以前认为比较复杂和困难的问题。随着ML活动集合的成熟，虽然有些活动完全不是人工智能式的，也不是特别智能，但其他一些活动正在沿着人工智能的道路发展。最终，我们将开始看到人工智能长期以来的目标——技术进化。