代码为何不同于人工智能?
在当今科技飞速发展的时代,机器学习和编程成为了热门话题。然而,很多人对这两者之间的区别并不清晰,甚至存在一些误解。下面我们就来深入探讨一下代码与人工智能的差异。
编程与机器学习的不同教学方式
在编程入门课程中,学生主要学习如何编码。他们会接触到某种编程语言(如 Python 或 Java)的语法和关键字,并学习将算法转化为该编程语言的惯用表达方式。后续的编程课程则会引导学生应对更复杂的项目,在这些项目中,一个特定的算法可能只是解决问题的一部分,学生需要学会将大问题分解成可编码的小部分。这后一部分能力的培养难度较大,可能在入门课程中不会涉及,而且需要多年甚至数十年的时间才能熟练掌握。虽然在推广基础编码课程时,常有人宣称可以用算法和代码构建任何软件系统,但这就如同说用钉子和木头可以建造任何房屋一样,过于简单化了。很多儿童早期就能接触到编码入门知识,但这些善意的举措并不足以让他们开启软件行业的职业生涯。
机器学习的入门虽然不像编码学习那样普及,但同样对儿童具有可及性。机器学习如今成为人工智能领域最广泛教授的方法,其流行始于 2010 年左右,当时“深度神经网络”算法性能的突然提升引发了公众的关注,尤其是这些算法使用从互联网上抓取的大量免费内容进行训练之后。过去有许多其他的人工智能方法,现在研究人员习惯将那些旧方法称为“传统人工智能(GOFAI)”。
现代机器学习方法的本质
现代机器学习方法源于统计学,它使用算法在大量数据中检测模式。从事机器学习教学和研究的人员多为数学家和统计学家,他们也常将自己的工作称为“数据科学”而非“人工智能”。机器学习的底层逻辑在很多方面与学校统计学中的概念相似,如整理数字表格、计算平均值、测
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