決策者需要了解人工智慧和機器學習的知識
Posted: Tue Mar 18, 2025 9:40 am
工智慧與機器學習系列
德國企業怎樣才能成為數位大師？如何利用企業溝通工具來發起和推動這一點？為什麼我們需要更少而不是更多的資訊？決策者和專家如何制定出實際可行的務實方法？ – 這些是我今年秋天在 PR-Doktor 的數位重點討論中要解決的問題。當我深入研究這個主題時，我意識到我還有多少知識需要學習。這就是為什麼我請一位機器學習專家來回答我最迫切的問題。本系列由三部分組成，涵蓋了大量的答案、資訊和範例。 –克斯汀霍夫曼
第一部分：決策者需要了解人工智慧和機器學習的知識（本文）
第二部分：危險迫在眉睫？人工智慧和機器學習的未來
第 3 部分：行銷和企業傳播中的人工智慧和機器學習（即將推出）
什麼是人工智慧，什麼是機器學習？
人工智慧（AI）這個術語最早由約翰·麥卡錫於 1956 年提出。這個術語的定義大致是：能夠執行人類智慧特徵任務的機器。諸如計劃、理解語言、辨識物體和聲音、學習和解決問題等。
人工智慧本質上有兩個領域：通用人工智慧和特殊人工智慧（英文中稱為通用和狹義）。原則上，廣義領域幾乎可以做人類智能所能做的一切。諸如物體辨識等高度專業化的事情位於這個特殊領域，例如機器實附件或 他的人工智慧 链接可能際上只能辨識影像。我們目前所說的機器學習，大多被歸類在特殊AI領域。
從根本上來說，我們可以說：機器學習是創造人工智慧的基礎。
但乍聽，這話聽起來很熟悉。多年來，IT 一直致力於為所有這些問題提供解決方案。它和以往的資訊科技具體有什麼差別，機器學習的巨大潛力又是什麼？
其中的差異很簡單，但也很顯著。傳統資訊科技通常透過或多或少複雜的規則、數學和類似的程序模型的描述來近似地描述我們日常生活中的問題，而機器學習只需要來自世界的數據來描述。它自己學習規則！機器僅根據這個世界所產生的信息，獨立地創建一個要描述的世界的模型。
此外，機器也能夠隨著時間的推移不斷自我改進。這通常是透過向使用者或系統提供有針對性的回饋來完成的。
為什麼德國企業的決策者要緊急解決這個問題？
作為人工智慧領域的明星和思想領袖之一，曾擔任史丹佛大學人工智慧教授、後擔任中國互聯網巨頭百度首席科學家、現任谷歌人工智慧部門「谷歌大腦」負責人的吳恩達 (Andrew Ng) 將人工智慧稱為「新電力」。深度學習將比當時的網路帶來更多的顛覆和改變。
吳恩達在《財星》雜誌的一篇文章中指出，許多標準普爾 500 指數公司的執行長都希望自己能提早制定網路策略。那麼，大約五年後，這些執行長就會希望他們當初能更認真地對待人工智慧。
德國企業怎樣才能成為數位大師？如何利用企業溝通工具來發起和推動這一點？為什麼我們需要更少而不是更多的資訊？決策者和專家如何制定出實際可行的務實方法？ – 這些是我今年秋天在 PR-Doktor 的數位重點討論中要解決的問題。當我深入研究這個主題時，我意識到我還有多少知識需要學習。這就是為什麼我請一位機器學習專家來回答我最迫切的問題。本系列由三部分組成，涵蓋了大量的答案、資訊和範例。 –克斯汀霍夫曼
第一部分：決策者需要了解人工智慧和機器學習的知識（本文）
第二部分：危險迫在眉睫？人工智慧和機器學習的未來
第 3 部分：行銷和企業傳播中的人工智慧和機器學習（即將推出）
什麼是人工智慧，什麼是機器學習？
人工智慧（AI）這個術語最早由約翰·麥卡錫於 1956 年提出。這個術語的定義大致是：能夠執行人類智慧特徵任務的機器。諸如計劃、理解語言、辨識物體和聲音、學習和解決問題等。
人工智慧本質上有兩個領域：通用人工智慧和特殊人工智慧（英文中稱為通用和狹義）。原則上，廣義領域幾乎可以做人類智能所能做的一切。諸如物體辨識等高度專業化的事情位於這個特殊領域，例如機器實附件或 他的人工智慧 链接可能際上只能辨識影像。我們目前所說的機器學習，大多被歸類在特殊AI領域。
從根本上來說，我們可以說：機器學習是創造人工智慧的基礎。
但乍聽，這話聽起來很熟悉。多年來，IT 一直致力於為所有這些問題提供解決方案。它和以往的資訊科技具體有什麼差別，機器學習的巨大潛力又是什麼？
其中的差異很簡單，但也很顯著。傳統資訊科技通常透過或多或少複雜的規則、數學和類似的程序模型的描述來近似地描述我們日常生活中的問題，而機器學習只需要來自世界的數據來描述。它自己學習規則！機器僅根據這個世界所產生的信息，獨立地創建一個要描述的世界的模型。
此外，機器也能夠隨著時間的推移不斷自我改進。這通常是透過向使用者或系統提供有針對性的回饋來完成的。
為什麼德國企業的決策者要緊急解決這個問題？
作為人工智慧領域的明星和思想領袖之一，曾擔任史丹佛大學人工智慧教授、後擔任中國互聯網巨頭百度首席科學家、現任谷歌人工智慧部門「谷歌大腦」負責人的吳恩達 (Andrew Ng) 將人工智慧稱為「新電力」。深度學習將比當時的網路帶來更多的顛覆和改變。
吳恩達在《財星》雜誌的一篇文章中指出，許多標準普爾 500 指數公司的執行長都希望自己能提早制定網路策略。那麼，大約五年後，這些執行長就會希望他們當初能更認真地對待人工智慧。