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在过去几年，人工智能和机器学习频密经常出现在技术新闻和各种网站上。两者经常被用于同义词，但许多专家指出它们不存在错综复杂且根本性的区别。当然，专家们自己有时对于那些区别究竟是什么也意见不一。

然而一般来说，有两点或许很确切：第一，人工智能（AI）这个术语的历史比机器学习（ML）更加早于；第二，大多数人指出机器学习是人工智能的一个子集。最能确切回应这种关系的图形之一来自英伟达公司的官方博客。它获取了一个很好的起点，有助理解人工智能和机器学习之间的区别。

人工智能VS机器学习――首先，什么是人工智能？计算机科学家对人工智能有诸多有所不同的定义，但不谋而合核心，人工智能还包括像人类那样来思维的机器。当然，很难确认机器是不是在“思维”。因此实质上，修建人工智能必须修建擅长于处置人类擅长于的那类工作的计算机系统。建构像人类一样聪慧的机器这个点子可以仍然追溯到古希腊人，当时流传神建构自动机方面的神话。

然而实质上，这个点子直到1950年才确实流行起来。就在那一年，阿兰·图灵（AlanTuring）公开发表了一篇开创性的论文，为题《计算机器和智能》，明确提出了机器不会会思维的问题。

他明确提出了知名的图灵测试，该测试实质上声称：如果人类无法辨别自己在与人类交互还是在与机器交互，就可以说道该机器是智能机器。人工智能这个词语于1956年由约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）建构，他在达特茅斯的组织了一次学术会议，专门辩论这个话题。会议完结后，与会者建议更进一步研究“这个推断结果，即自学的每个方面或智能的其他任何特征应以可以十分准确地加以叙述，那样就可以研制出仿真它的机器。

将目的搞清楚如何使机器用于语言、形式抽象化和概念，解决问题现在留下人类去解决问题的问题，并提高自身。”这个建议伴随了当今人工智能领域倍受注目的许多话题，还包括自然语言处置、图像识别及分类以及机器学习。在那第一次会议后的几年里，人工智能研究蓬勃发展一起。然而在几十年内，这一点却很似乎：修建确实指出具备独立思考能力的机器的技术多年后才不会问世。

但在过去十年，人工智能已从科幻小说领域转入到科学事实领域。新闻媒体长篇累牍地报导IBM的Watson人工智能技术夺得智力竞赛电视节目《危险性边缘》和谷歌的人工智能技术在围棋比赛中打败人类冠军，这让人工智能重回公众视野。如今，所有仅次于的技术公司都致力于人工智能项目，我们大多数人每天在认识人工智能软件，比如用于智能手机、社交媒体、互联网搜索引擎或电子商务网站。

我们最经常认识的其中一种类型的人工智能就是机器学习。人工智能VS机器学习――好吧，那么机器学习又是什么？“机器学习”这个短语某种程度可以追溯到上世纪中叶。1959年，阿瑟·塞缪尔（ArthurSamuel）将机器学习定义为“不必须具体编程就能自学的能力。”为此，他研发了一个计算机检查程序，这是能从自己的错误中自学，大大提高性能的早期程序之一。

与人工智能研究一样，机器学习长时间不风行，但是当数据挖掘这个概念在上世纪90年代开始大行其道时，它再次流行起来。数据挖掘是用于算法来找寻某一组信息中的模式。

机器学习则做到的是某种程度的事情，但更加入了一步――它可根据教给的科学知识来改变程序的不道德。

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