人工智能如今已经风靡一时。我们正在看看扎克伯格是如何为最复杂的事情制作JARVIS的，百度也是将公司all in ai。每个人都在船上，包括人工智能主导者和影响者，他们通过我们应该关注的进步来预测未来。总而言之，我们知道人工智能将会有一个光明的未来，并且没有再考虑它。

与AI一起，在讨论中还有两个我们一直在听或读的名称，ML（机器学习）和NLP（自然语言处理）。人们通常会对这三个术语感到困惑。问题在于它们之间存在深刻的联系。在某种程度上，它们几乎相似，AI的完美例子将包括NLP和ML的混合。NLP和ML是人工智能的分支。请允许我帮助您解决这个令人困惑的话题，并区分ML，NLP和AI。

人工智能

人工智能是将人类智能融入机器或计算机系统的过程，因此他们可以培养像人类一样思考和响应的能力。ML和NLP是AI的子字段。AI是一个广泛的领域，它包括推理，知识，计划，学习，自然语言处理（交流），感知以及移动和操纵对象的能力。为了简化这一点，我们可以说AI是一个包含人类解决问题能力的程序，它可以有效地为人类执行任务。人工智能的主要目标是开发这样的机器，可以根据过去的经验和学习能力做出明智的决策，并将其（解决方案）传达给人类。

机器学习

机器学习可以定义为通过使用观察（示例数据）或过去的经验使系统学习的算法。换句话说，如果您在系统中开发ML，那么您正在构建一个可以从经验中学习的系统。将在结果中生成的模型可以是预测性的，并且它们可能具有未来预测的能力，并且由于其过去的经验而在特定条件下提出智能解决方案。我们的日常聊天机器人和其他程序中没有应用机器学习。它主要用于人类可以解决的复杂数据问题，但沟通差距不允许他们这样做。机器学习开始了; 由于过去的经验，它为问题提供了更好的解决方案。

自然语言处理

自然语言处理是用人类使用的自然语言向机器解释结构或命令的过程。将其转换为机器可以理解并处理它并将其生成回用户的格式。换句话说，开发NLP就像构建一个可以理解人类语言的系统。如果您想让机器理解一种语言，机器应该首先学习如何操作，这是我们在NLP中使用机器学习的地方。

结论

结论很简单，这三者的混合创造了一个智能系统。假设你想构建一个计算机算法来玩国际象棋游戏。在AI的情况下，你会给它规则，并用它来学习如何玩。例如，你告诉它遵循深度优先算法或最小 - 最大值来试图找出将棋子放在前面是否会让你获胜。最后，你不能简单地设计一个完美的国际象棋程序，而不是你自己擅长。

在机器学习（ML）方法中，您可能只是不知道如何下国际象棋，但是，您仍然可以构建一个序列来播放它。与人工智能方法不同，你给它一个以前游戏的例子，并让它从所有这些例子中学习。您在此处给系统的唯一规则是如何学习和创建算法，但是您可以根据您给系统的示例来决定学习什么。