强弱人工智能对比
约翰麦卡锡，1956年Dartmouth会议的发起人，1955年在为该会议写的建议书中提出ArtificialIntelligence一词，从而被视为“人工智能之父”。至今，人工智能已经深入我们的衣食住行。强AI与弱AI在基本层面上，强弱AI之间的区别在于监督。弱AI被设计为监督编程，它是人类思想和交互的模拟-但最终是一组程序化的响应或监督的交互，仅仅是人类的。Siri和Alexa是弱人工智能的一个很好的例子，因为虽然他们在被问到问题或执行任务时似乎与人类相互作用和思考，但他们的反应是程序化的，他们最终会从他们的反应库中评估哪种反应是合适的。出于这个原因，像Siri或Alexa这样的弱AI不一定理解他们命令的真正含义，只是他们理解关键词或命令，他们的算法将它们与动作相匹配。另一方面，强大的AI在很大程度上是无人监督的，并且使用更多的聚类或关联数据处理。强大的AI在其解决问题的过程中没有受到监督，而不是编写解决方案或对问题做出反应。强大的人工智能通常以能够“教导”自己的东西而闻名-例如，强大的AI用于教自己游戏并学会预测动作。即使早在2013年，人工智能自学Atari（PONGF）游戏并最终击败了记录，甚至在几种不同的游戏中超越了人类。
人工智能(ai)和专家系统(expert system)的区别
专家系统是人工智能领域的重要研究领域之一。事实上，专家系统代表了人工智能能力的最成功的证明，它们是人工智能领域工作的第一个真正的商业应用。专家系统是模拟人类专家的思维过程来解决特定领域复杂决策问题的计算机程序。
专家系统是人工智能领域的重要研究领域之一。事实上，专家系统代表了人工智能能力的最成功的证明，它们是人工智能领域工作的第一个真正的商业应用。专家系统是模拟人类专家的思维过程来解决特定领域复杂决策问题的计算机程序。
什么是人工智能(artificialintelligence)？人工智能（AI）是在机器中模拟人类智能，这些机器被编程来模仿人类的思维、感知和学习能力。人工智能是一种研究系统行为的方法，在任何观察者看来都是智能的。也许一个更好的出发点是问，“什么是智力？”我们可以根据智力所表现出的特性来定义智力，比如处理情况的能力或解决复杂问题的能力，或者设计计划的能力等等。创造智能机器的想法——那些和人类一样聪明或比人类更聪明的机器——已经有几个世纪的历史了，但随着数字计算机的兴起，它成为了现代科学的一部分。在许多情况下，人工智能被用来解决相对简单的问题或复杂系统内部的复杂问题。人工智能基本上包括使用基于人类智能行为的技术来解决复杂的问题。
什么是专家系统(expertsystem)？专家系统是整个人工智能研究的早期产物。专家系统是人工智能领域中最早实现研究的一种软件技术。专家系统类似于基于知识的系统，类似于可以建议、咨询、诊断或解决问题的计算机程序，就像人类专家一样。它在20世纪60年代末到70年代初开始是人工智能的一个特殊分支，但在过去的几年里发展迅速。专家系统是人工智能能力最成功的证明。事实上，专家系统是人工智能领域工作的第一个真正商业化应用。基于知识的专家系统通常处理诊断/规范类型的问题，它们在几个方面不同于传统的计算机编程。简单地说，专家系统指的是模拟人类专家的思维过程来解决特定领域复杂决策问题的计算机程序。
人工智能与专家系统的区别定义–人工智能（AI），有时被称为机器智能，是在机器中模拟人类的智能，这些机器被编程来模仿人类的思维、感知和学习能力。简单地说，人工智能是一台机器或一个计算机程序像人类一样思考、工作、学习和反应的能力。专家系统是人工智能能力最成功的证明。根据定义，专家系统是指计算机程序模拟人类专家的思维过程，以解决特定领域的复杂决策问题。
目标–人工智能包括使用基于人类和其他动物智能行为的方法来解决复杂问题。其目的是确保人工智能系统符合人类价值观。这个想法是要创造出智能机器，能够演示与人类智能相关的下列行为：；计划、推理、解决问题、学习、决策、感知等等。专家系统是一种计算机程序，设计用来解决复杂的决策问题，通过推理从专家那里获得的知识体。
组件–对智能系统的实现做出重大贡献的框架的各个组成部分是：自然语言处理（NLP）、知识表示、推理、问题解决、机器学习等。人工智能生态系统将人工智能程序分为两层：弱人工智能和强人工智能。专家系统通常由四个主要组件组成，即推理机、知识库、用户界面和知识获取模块。一个专家系统有助于分配一个人的专长，但他并不具备人的能力。
应用–人工智能的研究多年来蓬勃发展。特别重要的领域包括机器学习、多智能体系统、人工生命、计算机视觉、规划、游戏等。人工智能无处不在。例如，模糊逻辑广泛应用于洗衣机、汽车和电梯的控制机构中。人工智能系统被广泛应用于各个行业，从医疗保健到金融、汽车、数据安全、社交媒体、旅游和交通等等。专家系统是人工智能领域第一个真正商业化的应用。专家系统在各种各样的活动中提供专家建议和指导，从计算机诊断到精细的医学手术。
人工智能与专家系统：比较图总结-人工智能(ofai)vs.专家系统(expertsystem)简言之，人工智能涉及使用基于人类智能行为的技术来解决复杂问题，在传统方法过于缓慢的情况下，人工智能尤其有用。AI就在我们身边。简单地说，人工智能是研究系统的行为方式，任何观察者似乎都是智能的。专家系统是人工智能能力最成功的证明。事实上，专家系统是人工智能领域工作的第一个真正商业化应用。专家系统类似于基于知识的系统，类似于可以建议、咨询、诊断或解决问题的计算机程序，就像人类专家一样。
文章来源：人工智能(ai)和专家系统(expertsystem)的区别-tl80互动问答网
大数据属于人工智能吗什么是大数据
对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据属于人工智能吗？本篇来解答一下这个问题。
大数据属于人工智能吗？
不完全属于，但有很强的相关性。
人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。
人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。
支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。
大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。
它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。
人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。
虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像，以了解飞机的构成，以便将来能够识别出它们。
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人工智能与机器学习让人想到决策计算机正在取代整个部门和部门——许多公司认为，未来太遥远，不值得投资。但事实是，人工智能就在这里，而且还在这里。尤其是在企业层面，越来越多的公司正在调整生产效率和机器的承诺，这些机器能够独立思考。
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事实上，麦肯锡最近的一项研究显示，到2019年，对人工智能的风险投资已经超过185亿美元。IDC预测，到2023年，全球在人工智能和机器学习解决方案上的支出将达到近980亿美元。
所有这些发展都将对工业的每一个角落产生巨大的影响。麦肯锡最近公布的数据预测，到2030年，全球将有3.75亿名工人(约占全球劳动力总数的14%)需要转换职业，因为机器人和算法将接管人类完成的任务。然而，大多数分析都预测了人工智能带来的净就业增长，如Gartner的这份报告所示，该报告预测，在美国，人工智能将在不久的将来取代多达180万个就业岗位，但随着企业扩张以吸收新的生产力，人工智能将带来至少50万至200万个新就业岗位的净增长。
那么，考虑到这些，如何理解人工智能和机器学习的宣传?应该如何思考认知计算能为你的业务做些什么?
定义人工智能人工智能是一个计算机系统，旨在以人类的思维方式进行思考。这意味着不仅仅是做好一项任务，比如Alexa会响应你的语音命令来播放你最喜欢的歌曲。真正的人工智能能够解析数据，做出决策，并从这些决策中学习创造新的东西。
人工智能已被著名地用于解决重大问题，如测试治疗癌症的药物化合物。阿里巴巴不仅使用人工智能在其网站上做预测性广告，还可以监控汽车和创造不断变化的交通模式，或者帮助农民监控农作物以提高产量。AmazonGo正在利用人工智能重新思考零售业的未来，创建无人值守的便利店，监控你的购物体验，当你拿着商品走出家门时自动向你收费。
实验人工智能写小说(糟糕)，与世界大师对弈(非常好)，解析世界医学文献，帮助医生做出更好、更完整的诊断(并挽救了生命)，开发人员现在拥有了为自己的业务创造性地思考人工智能所需的资源。此外，云中的人工智能大大降低了公司的基础设施成本，因为人工智能需要大量的计算能力才能发挥最大的作用。
定义机器学习有时，机器学习与人工智能可以互换使用，但这并不完全正确。机器学习实际上是人工智能的一个子集。机器学习指的是一个程序，它通过解析和分析数据来很好地完成一项任务。它只和流入其中的数据一样好。然而，机器学习的例子在我们身边随处可见，从桌面上的Alexa，到基于信息在网站上涨跌的动态定价，或者自动过滤到收件箱的电子邮件，以及当你在网站上提问时做出回应的聊天机器人。
大局观IT咨询机构icogalicIT公司负责市场营销的副总裁SitimaFowler表示，人工智能有着广阔的发展前景，而且对于公司来说，将其整合到系统中变得越来越可行。但她建议大多数公司从小处着手。
她说，“人工智能现在很流行。但现实情况是，大多数公司都会从机器学习开始，比如说，机器人会解析用户流量，挖掘数据。他们可能会把它用于他们网站上的聊天机器人，引导消费者查询正确的信息。从那里，许多公司可以使用亚马逊和微软等服务提供的云端AI开发工具来开发人工智能，为面向消费者的应用提供动力，等等。我们都对人工智能的未来感到非常兴奋。但一步一个脚印很重要，这样你的其他系统就可以集成并跟上。
例如，在标志性IT，我们使用人工智能来防止网络安全漏洞。仅仅在你的电脑上安装一个防病毒和垃圾邮件过滤器是不够的。坏蛋们已经找到了绕过这个软件的方法。所以我们在这些软件的基础上加入了人工智能，让它看起来像一个人的正常行为和与其他人的互动。随着时间的推移，它会了解用户的电子邮件习惯、通信方式、联系人，以确定某一特定电子邮件是否合法或可能有害。”