AI 與深度學習和機器學習在工業自動化方面的相互比較 | 新北市補習班推薦網

運用AI、機器學習及深度學習進行工業自動化檢測，各有何差異呢？AIvsdeeplearningvsmachinelearning.當和人工智慧有關時，實情與行銷行話通常難以 ...

當和人工智慧有關時，實情與行銷行話通常難以區分，特別是在工廠自動化檢測方面。AI 已深入我們日常生活的許多層面，而這項技術在許多其他方面，卻仍屬於未來概念。

電子郵件用戶端的垃圾郵件篩檢程式運用 AI，讓您不必閱讀那些討厭的垃圾郵件。另一方面，像星際大戰的 C-3PO 那樣能夠通過圖靈測試的機器人，只存在科幻電影與電視節目中。過去幾年間，由於運算威力與雲端儲存空間的成本迅速改善，以及從圖像、文字、軟體交易等產生的資料量增加，造成使用 AI 的實例爆增。

像是 AI、機器學習以及深度學習[1]等詞彙經常會互換使用，卻幾乎沒有提供關於各個詞彙意義的解釋或來龍去脈。瞭解人工智慧包括機器學習與深度學習在內的不同特點，才會較容易瞭解這項技術對現今的製造廠商與工廠有無助益。

首先，人工智慧是電腦科學的分支，其中的電腦系統可像人類一樣執行工作 (例如圖像分類、語音辨識、語言翻譯)，表現可與人類相當，或更為出色。邏輯概念誕生於 1950 年代電腦科學首創之時。

AI 可大致細分為兩種：狹義 AI 與通用 AI。「通用 AI」是指機器人能像人類一樣行動與思考的未來概念。也許有一天，我們必須和有感情的機器人應對相處，但本文只將重點放在「狹義 AI」，其是指為了像人類一樣執行特定工作而設計的任何電腦系統。

AI 是建立智慧演算法的鐵律。在早期，AI 不過是一組以程式設計的電腦指令。現在，從一套複雜的邏輯，到能根據參考範例，再加上人類設計的基本程式，便可產生結果的自我學習演算法，林林總總都涵蓋在內。

交通號誌的運作就是現實世界的 AI 範例。昔日需要人類才能從紅燈成綠燈，現在透過智慧邏輯與程式設計，便可讓綠燈在保持 45 秒後，轉變成紅燈。這稱為定時控制。交通號誌網路還有其他程式設計方式，例如一路上都保持綠燈，讓駕駛不停前進的連鎖控制。基本上，路燈的運作就是設計程式來完成特定工作，讓人類不必再親自動手。