智能系统与人工智能到底有什么区别
本文旨在探讨智能系统与人工智能的区别。智能系统是一种能够模仿和执行人类智能行为的系统，依赖于预先定义的规则和算法。人工智能是研究如何使计算机能够模拟和执行人类智能行为的学科，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。智能系统是人工智能的一部分，是实际应用中的体现。本文将从技术、方法、范畴和应用等方面比较智能系统与人工智能的区别。
随着计算机科学和技术的快速发展，智能系统和人工智能成为热门话题。然而，这两个概念之间存在一些区别。智能系统和人工智能都涉及模拟和执行人类智能行为，但在技术、方法、范畴和应用等方面存在差异。
1、技术和方法
智能系统通常依赖于预先定义的规则和算法来进行决策和执行任务。这些规则和算法是由专家根据特定领域的知识和经验制定的。智能系统可以是简单的规则引擎，也可以是更复杂的专家系统，能够进行推理和决策。相比之下，人工智能更注重机器学习和自主学习的技术。人工智能利用大量数据和算法来训练模型，使计算机能够通过学习和优化来执行任务，而无需显式的规则。深度学习和神经网络是人工智能中常用的技术手段，能够模拟人脑的神经网络结构和功能。
2、范畴
智能系统主要关注特定领域的问题解决，例如专家系统可用于医学诊断、金融风险评估等。智能系统的设计和开发通常需要领域专家的参与，以提供相关的知识和规则。而人工智能则更加广泛，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。人工智能旨在开发出能够模拟和执行人类智能行为的通用系统，具备跨领域应用的能力。
3、应用
智能系统的应用范围相对较窄，主要用于解决特定问题。例如，智能系统可以用于自动化生产线上的任务调度和控制。相比之下，人工智能的应用领域更广泛。例如，机器学习和深度学习技术在语音识别、图像识别和自动驾驶等领域有着广泛的应用。人工智能还可以应用于自然语言处理，实现机器翻译、智能客服等功能。
综上所述，智能系统和人工智能在技术、方法、范畴和应用等方面存在明显的区别。智能系统依赖于预先定义的规则和算法，注重特定领域的问题解决。而人工智能更注重机器学习和自主学习的技术，具备跨领域应用的能力。智能系统是人工智能的一部分，是实际应用中的体现。随着技术的不断进步，智能系统和人工智能将继续发展，为人类社会带来更多的便利和创新。
人工智能常用概念区别
Intermsofapplication,predictiveAIexcelsintasksthatrequireforecasting,optimization,anddecision-making.Itprovidesactionableinsightsandhelpsbusinessesoptimizetheirstrategiesforbetterresults.GenerativeAI,ontheotherhand,isemployedincreativeendeavorswherethegenerationofnewcontentisdesired.
Furthermore,whilepredictiveAIheavilyreliesonhistoricaldata,generativeAIutilizesbothexistingdatasetsandcreativealgorithmstogeneratefreshoutputs.
generative意味着同样的输入多次，会有不同的结果
The“generative”ingenerativeAIreferstothefactthatthetechnologycanproduceopen-endedcontentthatvarieswithrepeatedtries.Thisisincontrasttomoretraditionalusesofmachinelearning,whichtypicallysolveveryfocusedandnarrowpredictionproblems.
参考链接1，链接2
未完待续...
人工智能——数据挖掘1
1.概述从技术角度，数据挖掘(datamining)是从大量的不完全的、有噪南的(模糊的随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜化有用的信身和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词包括数据融合、数据分析和决策持第。预处理过程这一定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、海量的、含噪声的:发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用;并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
从商业角度，数据挖掘是一.种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性信息。
简言之,数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。因此，数据挖掘可以描述为:按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的有效方法。
数据挖掘作为一一门新兴的交叉学科，涉及数据库系统、数据仓库、统计学、机器学习、可视化、信息检索和高性能计算等诸多领域。
此外数据挖掘还与神经网络、模式识别、空间数据分析图像处理、信号处理、概率论、图论和归纳逻辑等领域关系密切。
数据挖掘与统计学有密切关系.近几年.人们逐渐发现数据挖掘中有许多工作是由统计方法来完成的。甚至有些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的一个分支，当然大多数人(包括绝大多数数据挖掘研究人员)并不这么认为。
但是,统计学和数据挖掘的目标非常相似，而且数据挖掘中的许多算法也源于数理统计，统计学对数据挖掘发展的贡献功不可没。
数据挖掘与传统数据分析方法主要有以下两点区别:
首先，数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变,包括数据是海量的，数据有噪声，数据可能是非结构化的。
其次，传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设，然后通过数据验证,在一定意义上是假设驱动的;与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来的。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下,历史数据库也就变成了“数据坟墓”里面的数据几乎不再被访问。也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中,领导者决策时只能凭自己的经验和直觉。因此改进原有的数据分析方法,使之能够智能地处理海量数据，也就演化为数据挖掘。
研究数据挖掘的目的，不再是单纯为了研究，更主要的是为商业决策提供真正有价值的信息进而获得利润。目前所有企业北面临的一个共同问题是，企业数据量非常大.而其中真正有价值的信息却很少，因此需要经过深层分析，从大量的数据中获得有利于商业运作，提高竞争力的信息，就像从矿石中石中淘金一样.数据挖掘也由此而得名。