AI、機器學習與深度學習的差異

AI、機器學習與深度學習 是什麼？這三個術語有何不同？

在當今科技時代，AI、機器學習與深度學習這些術語越來越常見。許多人甚至將它們視為同義詞，但實際上這是三個密切相關卻不完全相同的概念。

例如，當 Google 的 AlphaGo 在 2016 年擊敗圍棋高手李世石時，媒體紛紛使用AI、機器學習與深度學習來描述這項勝利。事實上，AI、機器學習與深度學習都促成了 AlphaGo 的成功，但它們並非同一事物。

本文將幫助您清楚理解AI、機器學習與深度學習之間的差異，以及它們之間的關係。讓我們與 INVIAI 一起深入探討！

什麼是人工智慧（AI）？

人工智慧（Artificial Intelligence - AI） 是一個涵蓋廣泛的計算機科學領域，專注於創造能模擬人類智慧與認知功能的機器系統。

換句話說，AI 包含所有幫助計算機執行通常需要人類智慧的任務的技術，例如問題解決、決策、環境感知、語言理解等。AI 不僅限於從數據中學習的方法，也包括基於規則或人類編程的知識系統。

實際上，AI 系統 可以有多種設計方式：基於固定規則、專家知識，或基於數據與自我學習能力。我們通常將 AI 分為兩大類：

狹義 AI（弱 AI）：人工智慧範圍有限，只擅長特定任務（例如：下棋、臉部辨識）。目前大多數 AI 系統屬於此類。
通用 AI（強 AI）：具備理解並執行任何人類智慧任務的能力。這仍是未來目標，尚未實現。

>>> 點擊了解更多：AI 是什麼？人工智慧 AI

什麼是機器學習（Machine Learning）？

機器學習（ML，Machine Learning） 是 AI 的一個子集，專注於開發算法和統計模型，使計算機能夠從數據中自我學習，逐步提升準確度，而無需明確逐步編程。機器學習算法會分析輸入數據，提取規律，並在遇到新數據時做出預測或決策。

1959 年，Arthur Samuel 對機器學習的經典定義是「使計算機具備自我學習能力，而無需明確編程」。機器學習算法通常分為以下幾類：

監督式學習（supervised learning）：模型在帶標籤的數據集上訓練（例如：根據已知房價的歷史數據預測房價）。
非監督式學習（unsupervised learning）：模型在無標籤數據中尋找結構或群組（例如：將客戶分群以識別相似行為）。
強化學習（reinforcement learning）：模型通過與環境互動，根據獎勵或懲罰學習行為（例如：AI 玩遊戲並隨著每局提升技能）。

值得注意的是，並非所有 AI 系統都是機器學習，但所有機器學習算法都屬於 AI。AI 範圍比 ML 廣泛——就像所有正方形都是矩形，但並非所有矩形都是正方形。

許多傳統 AI 系統，如基於搜尋算法的棋類程式，並不從數據中「學習」，而是遵循人類編寫的規則——這些仍被視為 AI，但非機器學習。

機器學習

什麼是深度學習（Deep Learning）？

深度學習（DL，Deep Learning） 是機器學習的一個專門分支，使用多層人工神經網絡（neural network）從數據中學習。

「深度」指的是網絡中有多個隱藏層（通常超過三層）——這種多層結構使模型能夠學習高度抽象且複雜的特徵。深度學習靈感來自人腦運作方式，人工「神經元」相互連接，模擬生物神經網絡。

深度學習的強大之處在於能夠自動從原始數據中提取特徵：深度學習模型能自動發現重要的模式和特徵，而無需人類預先提供輸入屬性。這使得深度學習在處理複雜數據類型如影像、聲音、自然語言等方面特別有效，這些領域中手動定義有用特徵非常困難。

然而，為了達到高效能，深度學習模型通常需要大量數據和強大的計算資源（如 GPU、TPU 等）來訓練。作為回報，當提供足夠數據和計算能力時，深度學習在影像識別、語音辨識、機器翻譯、遊戲等任務中表現卓越，甚至在某些領域達到或超越人類水平。

AI、機器學習與深度學習之間的關係

如前所述，深度學習 ⊂ 機器學習 ⊂ AI：AI 是最廣泛的領域，機器學習是 AI 的一部分，而深度學習則是機器學習的一個子集。這意味著所有深度學習算法都是機器學習算法，所有機器學習方法都屬於 AI。

然而，反之不一定成立——並非所有 AI 系統都使用機器學習，機器學習只是實現 AI 的多種方法之一。

例如，一個 AI 系統可能僅依賴人類編寫的規則（不含機器學習），如基於條碼標籤分類水果的 AI 程式。相反，當問題更複雜且數據更多時，才會使用機器學習和深度學習方法以提升效能。 AI、機器學習與深度學習之間的關係

AI、機器學習與深度學習的主要差異

儘管存在層級關係，AI、ML 與 DL 在範圍、運作方式及技術需求上有明顯差異：

領域範圍

AI 是一個總體概念，涵蓋所有幫助機器模擬智慧的技術（包括基於規則和基於數據的學習）。機器學習 範圍較窄，僅包含基於數據自我學習的 AI 方法。深度學習 範圍更窄，是 ML 的子集，使用多層神經網絡學習，因此 DL 同時也是 ML 和 AI。

學習方式與人為介入

在傳統機器學習中，人類仍需大量參與，例如工程師需從數據中選擇並提取合適的特徵供算法使用。

相反，深度學習自動完成大部分特徵提取工作；多層神經網絡能從原始數據中自動學習不同層次的重要特徵，減少對專家知識的依賴。

簡單來說，對於複雜問題（如影像識別），傳統 ML 可能需要工程師提供形狀、顏色、邊緣等特徵，而 DL 模型則能自動「看」圖片並學習這些特徵。

數據需求

機器學習算法通常在中小規模且高質量的數據上表現良好。相對地，深度學習通常需要大量數據（數百萬樣本）才能發揮優勢。

例如，基於深度學習的語音識別系統可能需要數萬小時的語音數據訓練以達到高準確度。這使得深度學習特別適合「大數據」時代，當組織超過 80% 的數據為非結構化（如文本、影像）時，深度學習是有效的處理方法。

計算基礎設施需求

由於深度學習模型通常非常複雜且需處理龐大數據，訓練過程需要強大計算能力。傳統機器學習算法可在 CPU 上運行，甚至個人電腦即可，而深度學習幾乎必須依賴 GPU（或 TPU、FPGA）來加速矩陣並行計算。

深度學習模型的訓練時間也遠長於簡單 ML 模型，可能需數小時甚至數天，視數據量而定。 AI、機器學習與深度學習的主要差異

效能與準確度

AI 的終極目標是成功完成指定任務，不一定透過數據學習。機器學習則致力於透過訓練數據優化預測準確度，願意犧牲模型的「可解釋性」。

深度學習在有足夠數據與計算資源時，能達到遠超傳統 ML 方法的高準確度——許多深度學習任務已創下準確度新紀錄，但同時伴隨高昂的計算成本。

適用場景

機器學習常用於中等數據量且計算需求不高的數據分析與預測應用。例如，ML 在客戶行為預測、信用風險分析、交易詐欺偵測及垃圾郵件過濾等結構化數據任務中非常有用。

相對地，深度學習在需要高準確度且處理非結構化數據（如影像、語音、自然語言、自動駕駛等）方面表現卓越。這些領域通常擁有龐大數據，且模型需「識別」複雜特徵，深度神經網絡能有效勝任。

AI、機器學習與深度學習的實際應用

為了更清楚區分，我們來看看各技術的典型應用範例：

人工智慧（AI）：AI 存在於我們周遭的許多智慧系統中，從 Google 的用戶需求預測算法、Uber/Grab 的最佳路線規劃，到商用飛機上的自動駕駛系統。像是下棋程式 Deep Blue 和 AlphaGo 也被視為 AI。

值得注意的是，有些 AI 系統可能不使用機器學習，例如遊戲中由程式員編寫固定規則控制的 NPC（非玩家角色）。

機器學習：機器學習廣泛應用於多個領域。典型例子包括智慧助理如 Siri、Alexa、Google Assistant——它們從用戶數據中學習以理解指令並做出適當回應。垃圾郵件與惡意軟體過濾器也利用 ML 算法根據已學習的郵件樣本識別垃圾郵件。

此外，傳統 ML 也用於商業預測、金融風險分析，以及 Netflix 電影推薦、Amazon 產品推薦等推薦系統。

深度學習：深度學習是近年 AI 突破的核心。語音識別系統（如語音轉文字、虛擬助理）、影像識別（物體偵測、臉部辨識）、自動駕駛車輛的即時視頻分析等，都依賴深度學習以達高準確度。

深度學習也是當前熱門的生成式 AI（Generative AI）背後的技術基礎，例如支撐 ChatGPT 的 GPT-4。這些龐大的基礎模型透過海量文本與影像數據訓練，能生成新內容並執行多樣任務。實際應用證明，利用強大的深度學習模型如生成式 AI，可大幅提升創造價值的速度，遠超傳統方法。 AI、機器學習與深度學習的實際應用