【概念辨析】AI、机器学习和深度学习如何区分?如何协同工作?

2023-07-31
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图片来源:菲尼克斯电气

  

  人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习和神经网络虽然相似,但它们都具有特定的任务和角色。

  人工智能(AI)和机器学习(ML)技术是一个复杂的概念,要理解AI/ML,必须掌握术语和各种概念之间的差异。许多人使用AI、ML、深度学习和神经网络等词汇来描述智能机器技术的不同方面。事实是,在执行哪些任务以及如何执行任务上,它们之间存在着很大不同。

  理解AI和ML与人类决策过程的关系并提供示例,将有助于解释AI是如何扩展和应用到工业领域的。

  01 人工智能与机器学习的区别

  人工智能是机器做出决策的能力,就像人类做决定一样。机器可以对反复出现的情况进行处理,并选择以不同的方式进行处理,即使从表面上看,每次的情况似乎都是相同的。

  例如以选择一条行驶路线为例。我父母最近搬到了邻县的一个城镇。我去看他们时,可以从两条不同的路线中选择。每条路线都有优点和缺点。我选择路线是基于我对这些优点和缺点的看法,并根据当时的想法和感受进行过滤。与之类似,一个好的人工智能可以“考虑”传感器读数和机器工况之外的数据,以便智能高效地运行。

  AI与ML的区别在于,前者呈现实际的智能决策过程,而后者是机器收集信息以做出决策并为决策过程提供信息的过程。

  就像人类一样,机器必须收集数据并得出结论才能做出决定。这需要时间来收集足够的、代表正在运行系统的数据,并需要时间对数据进行分析,以得出结果。数据收集涉及尝试不同的运行参数以查看对结果的影响。这被称为“训练机器”。

  数据分析通常被称为“阅读数据中的故事”,然后将这些信息封装成简单的结论/规则,以便稍后用于参考。这就是一个机器学习的简单过程。

  再次借用驾驶来做类比,在多次行驶后,我选择了两条不错的路线。A路线是一条令人愉快但蜿蜒曲折的乡间小路,所以它不是去我父母家最快的路。然而,所需要时间为60分钟左右,每次变化不太大,不管是更快或更慢,很少超过几分钟。B路线是一条直达公路,通常要快得多,但堵车和红绿灯会影响行车时间。其它路线差异可能会影响选择。如果一辆自动驾驶汽车在我的路线上执行ML规则,它将从收集的数据中读取以下信息。

  路线A的行车时间几乎不变。如果我的目的是去接妈妈赴约,并确保她准时到达,那么这就是最好的方法。但是沿途没有各种服务,所以如果汽油不足,我会去没有加油站的路线吗?如果我有压力,我是想直接回家,还是想找机会在路上吃点东西?如果爸爸有麻烦,我会选择可能更快的B路线吗?B路线的另一个信息是,一天中不同时间所需的行车时间不同。

  ML对过程的所有数据进行梳理,以多种方式对其进行分析,并找到这些“故事”背后的规则或相关性。


▲自动驾驶汽车将使用ML分析行程数据并选择最佳路线。


  生物柴油生产系统是ML在工业应用中的一个例子。如果在将大豆加工成生物柴油燃料的机器过程中采用ML,那么将提高质量和效率。这一切,都是通过制定一套ML规则来实现的,该规则考虑了湿度、含水量、温度,甚至土壤化学(如果可用的话)。这台机器将在运行中完善其流程,从而使产量不断提高。

  02 深度学习和机器学习的区别

  ML是一组简单规则的开发,用于对过程进行决策。条件和响应之间存在重要的相关性涉及到的数据点之间的交互,要比ML的规则更复杂。

  这些复杂的交互涉及一个“隐藏层”。隐藏层交互意味着决策并不总是从问题到输出,但在从问题到执行的过程中,它们可能会遇到其它问题或条件。例如,我需要准时到达妈妈的家,(但我的汽油不足,或者我的车况不太好,我会冒着在偏僻的地方抛锚的风险吗?我有压力,山丘和田野会很平静,但驾车经过奶昔店则会令我更开心),所以我最终选择了线路B。

  这个隐藏层是神经网络/深度学习和ML之间的区别。这种决策形式近似于人脑神经元的交互方式。


▲图:隐藏层需要考虑多个输入来做出决定,因此它不一定遵循最快路径。


  03 深度学习与神经网络的应用

  深度学习和神经网络的区别在于隐藏层的深度。一般来说,神经网络的隐藏层要比实现深度学习的系统浅得多,而深度学习的在隐藏层可以有很多层。

  CDM Smith公司的自动化工程师Francisco Alcala,举了一个深度学习/神经网络在面部识别中的应用。尽管戴着眼镜、墨镜、留着胡子,或者从高中毕业后就没再见过某人,但人们仍可以认出这张脸,这就是神经网络或深度学习系统隐藏层交互作用的结果。

  视觉识别是开发深度学习模型的驱动力之一。面部识别在安全和访问控制方面有着重要的应用。在高速制造环境中识别标签、容器或产品颜色,可以影响质量并减少浪费。

  Alcala在供水/污水处理领域有丰富的经验,他开发了监控和数据采集(SCADA)程序,训练供水系统更好地管理水泵和能源以满足需求。SCADA程序还可以通过某些条件的出现来预测和预防后续事件的发生,从而改进对水分析。

  现在的工业系统和机器已经开始使用AI/ML技术做出决策,而这些决策将变得更加复杂。通过理解AI/ML背后的基本概念,控制工程师就会拥有实施AI/ML所需的构建模块,这样机器就可以使用可用的数据,更高效地运行并改进运营。(作者 | Ted Thayer)

  关键概念: 

  ■ AI和ML可以在更高层次上代替人类做出某些决策。

  ■ ML是一个比较慢长的过程,需要进行大量分析和编程。

  ■ 使用 AI/ML 可以提供新的见解和工具,帮助工业设施更高效地运行。

  思考一下: 

  AI和ML如何帮助改善您的设施?


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这家伙很懒,什么描述也没留下

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