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    你知道吗?机器学习与 人工智能:它们有何不同? 特伦斯米尔斯  AI.io和Moonshot的首席执行官Terence Mills是AI的先驱和数字技术专家。在LinkedIn上与他联系关于人工智能或移动设备 人工智能和机器已经成为日常生活的一部分,但这并不意味着我们很好地理解它们。你知道机器学习(ML)和人工智能(AI)之间的区别吗? 如果您希望在您的业务中使用其中一种,那么了解哪一项重点关注非常重要。ML和AI是相关的,但它们不相同,并且它们不一定适合于相同的任务。您可以通过了解何时选择ML或AI来将您的业务提升到新的水平。 本指南将向您介绍您需要了解的有关AI和ML的所有信息,以及它们为何与众不同。继续阅读,了解这种现代科技如何帮助您和您的企业。 机器学习与 人工智能:基础知识 以下是这些不同概念的两个简单,基本的定义。 AI意味着机器可以以“智能”的方式执行任务。这些机器不仅仅被编程为执行单个重复动作 - 它们可以通过适应不同情况做更多事情。 机器学习在技术上是人工智能的一个分支,但它比整体概念更具体。机器学习的基础是我们可以构建机器来处理数据并自己学习,而不需要我们不断的监督。 让我们仔细看看这两个概念的真正含义以及它们是如何发展的。 在一开始的时候 毋庸置疑,AI和机器学习相对较新。几十年,几百年甚至几千年前,这些概念可以追溯到某些富有想象力的个体。但直到最近,这些梦想才成为现实。 人工智能的概念在最早的计算机上得到了巩固。当然,这些第一台计算机并没有自己做出任何决定。然而,它们是能够记住信息并进行计算的“逻辑机器”。创建这些机器的人知道他们正在努力制造一台类似大脑的机器。 然而,从那时起技术变得更加先进,因此我们制造类似大脑的机器的能力也有所提高。在过去的几十年里,我们也更好地理解了自己的大脑是如何运作的。 我们越了解这些事情,人工智能的变化就越多。我们的计算机现在可以进行极其复杂的计算,但是现在的开发并没有真正关注那些。相反,人们正在寻求创造能够以类似于人类的方式做出决策并使用这些决策来完成任务的机器。 AI的类型 人工智能有两个主要的子类别。第一个应用AI。这是最常见的AI形式。它包括从智能股票交易系统到自动驾驶的所有内容。 广义AI不太常见,因为它更难创建。理想情况下,广义AI能够处理各种不同的任务,就像人类一样。尽管这些AI并不常见,但许多研究人员已经在广义AI领域取得了进步。 最重要的是,这一小节是导致机器学习发展的原因。 机器学习的成长 由于AI领域的某些突破,机器学习得以发展。 第一个突破涉及认识到教授计算机如何学习比教他们如何执行每项可能的任务并为他们提供完成这些任务所需的信息更有效。 第二个重大突破是互联网的发明。这导致了以前从未见过的巨大的信息存储潜力。现在,机器可以查看由于存储限制而无法访问的大量数据。实际上,创建的数据量太多,人类无法处理。 这两个突破清楚地表明,不是教机器做事,更好的目标是设计它们为自己“思考”,然后允许他们访问在线可用的大量数据,以便他们可以学习。 神经网络的作用 神经网络的出现对于教导计算机像人类一样思考的过程变得至关重要。神经网络允许计算机更紧密地模仿人类的大脑,同时仍然更快,更准确,更少偏见。 神经网络是一种计算机系统,它可以像我们自己的大脑一样对信息进行分类。例如,神经网络可以查看图片,识别图片中的元素,并根据它们显示的内容对图片进行分类。 这些网络使用他们有权访问的数据进行确定。数据不允许它们完全准确,但他们可以根据最有可能做出的决定做出决定。 最重要的是,这些系统涉及“学习”的反馈循环。机器可以查明其决策是否正确,然后改变其方法,以便下次做得更好。 机器学习能做什么? 这些系统的可能性似乎无穷无尽。 ML已经允许计算机查看文本并确定内容是正面还是负面。他们可以弄清楚一首歌是否更有可能让人伤心而不是快乐。其中一些机器甚至可以制作自己的作品,主题基于他们听过的作品。 机器学习的一个主要应用是与人沟通。人工智能领域称为自然语言处理,大量使用机器学习。有一天,这将使公司能够提供与人类客户支持一样有用的自动化客户服务。 机器学习与 人工智能:哪个适合你? AI和ML都可以拥有有价值的业务应用程序。确定哪一个最适合您的公司取决于您的需求。 这些系统有很多很好的应用可供选择,但ML最近得到了更多的宣传,因此许多公司都专注于这种解决方案的来源。但是,AI对于许多不需要持续学习的简单应用程序也很有用。 以上由AI翻译完成! 原论文连接:https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2018/07/11/machine-learning-vs-artificial-intelligence-how-are-they-different/#177f00033521
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    2018年07月16日
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    AI 人工智能中对HR的常见术语解释,没事可以了解下 在工作环境中准备人工智能对于技术厌恶的招聘团队来说是一个令人望而生畏的。 对于那些探索他们的业务意味着什么,这里有8个基本的解释开始: 算法:算法是在解决问题或计算中应遵循的一组规则。算法需要在招聘过程中生成大量数据,并将其转换为HR可用于候选人选择的信息。在之前的一项研究中,通过算法招聘的候选人比人力资源招聘的人员长15%。算法有助于提高候选人的选择并减少不良招聘的可能性。 人工智能(AI):人工智能(AI)通常被称为“第四次工业革命”,它是一种能够模仿智能人类行为的机器,其中包括做决策和执行基本任务,如解决问题,计划和学习。AI可以自动执行重复和平凡的管理任务,包括整个招聘过程中的筛选和申请人更新。这也是聊天机器人的兴起和视频放映的使用背后的原因。 聊天机器人:聊天机器人的简称,聊天机器人在人才获取方面越来越多。与苹果的Siri或亚马逊的Alexa一样,招聘中的聊天机器人使用人工智能(例如,机器学习 - 见下文)来理解问题并作出回应。Chatbots可以在不同的平台上使用,包括电子邮件,消息应用程序和通过您的申请人跟踪软件。Chatbots旨在模拟与您就业网站的访问者的对话,并正在迅速成为高容量招聘的基本技术工具。聊天机器人有效地使用,为您的招聘过程添加更吸引人的互动元素。今年早些时候进行的一项调查发现,在申请过程中,超过一半的候选人愿意与聊天机器人进行互动。 游戏化:游戏化将游戏的常见元素应用于其他在线活动领域,包括市场营销。在招聘过程中,毕业生雇主经常使用劳埃德银行集团,德勤和普华永道倍受青睐的Multipoly,以吸引年轻人才,创造更具吸引力的候选人经验。通过人力资源技术将游戏化融入您的招聘流程中。 机器学习:类似于人工智能,机器学习为AI提供了更智能的算法。在招聘中,机器学习可以减少您的聘用时间,并用于自动化候选人筛选,通常利用招聘分析中与最成功的人员相关的数据。人力资源软件中复杂的机器学习算法可用于通过语言选择甚至面部表情来评估候选人的潜在文化适应性。 人员分析:人员分析将数据和分析结合起来,深入了解与员工相关的一系列问题,包括领导力,绩效管理和招聘。要了解更多信息,请参阅我们以前的文章,其中提供了有关人员分析的更详细的介绍。 情绪分析:这可能不是你熟悉的词,但情绪分析解释了语言对人的影响,无论是消极的,积极的还是中立的。在招聘时可以用来分析你的工作岗位的措辞的影响。例如,去年我们报道说,在社交媒体平台Buffer的“工作岗位”中用'开发者'取代'黑客'这个词,看到女性候选人申请空缺的人数有所增加。在招聘软件中的人力资源分析提供了更多的洞察力,如何使用特定的话可以阻止人才适用于您的工作。使用情感分析的软件也可以提出更合适的词汇来吸引更多元化的人才库。 图灵测试:图灵测试是由科学家阿兰·图灵(Alan Turing)在1950年设想的,前提是“机器可以想象?今天,它指的是人工智能的潜力,以说服人们,而不是一个机器与人互动。其中最成功的例子是第三次获得2017年Loebner奖(基于图灵测试)的Mitsuku聊天机器人,但尚未说服评委是人类。 随着工作场所的自动化程度的提高,这是一个与AI有关的术语。   以上由AI 自动翻译。     Algorithms : An algorithm is a set of rules to be followed in a problem solving situation or calculation. Algorithms take large amounts of data generated during the hiring process and transform it into information that HR can use in candidate selection. In a previous study, candidates recruited via algorithms remained in their job 15% longer than those hired by HR. Algorithms help to improve candidate selection and reduce the potential for a bad hire. Artificial Intelligence (AI) : Often referred to as the ‘fourth industrial revolution’, artificial intelligence (AI) is a machine that is capable of imitating intelligent human behaviour, which includes making decisions and performing basic tasks such as problem solving, planning and learning. AI automates repetitive and mundane admin tasks, including screening and applicant updates throughout the hiring process. It is also behind the rise in chatbots and the use of video screening. Chatbots : Short for chat robot, chatbots are becoming more prolific in talent acquisition. Like Apple’s Siri or Amazon’s Alexa, chatbots in recruitment use artificial intelligence (eg, machine learning - see below) to comprehend questions and respond. Chatbots can be used across different platforms, including e-mail, messaging apps and through your applicant tracking software. Chatbots are designed to simulate conversations with visitors to your careers site and are rapidly becoming an essential tech tool for high volume recruitment. Used effectively, chatbots add a more engaging and interactive element to your hiring process. A survey carried out earlier this year found that over half of candidates are comfortable interacting with chatbots during the application process.[1] Gamification : Gamification applies the common elements of game playing to other areas of online activity, including marketing. In recruitment it is frequently used by graduate employers, including Lloyds Banking Group, Deloitte and in PwC’s popular Multipoly to attract young talent and create a more engaging candidate experience. Incorporate gamification into your recruitment process through your HR technology. Machine learning : Similar to artificial intelligence, machine learning provides AI with the algorithms that make it more intelligent. In hiring, machine learning can reduce your time to hire and is used to automate candidate screening, often utilising the data available in your recruitment analytics relating to your most successful hires. Sophisticated machine learning algorithms in HR software can be used to evaluate the potential cultural fit of a candidate through language choice and even facial expressions. People analytics : People analytics combines data and analysis to gain insight into a range of issues related to your employees, including leadership, performance management and recruitment. For more insight, please see our previous article which provides a more detailed introduction to people analytics. Sentiment analysis : It may not be a term you are familiar with but sentiment analysis interprets the effect that language has on people, whether negative, positive or neutral. In recruitment it can be used to analyse the impact of the wording of your job posts. For example, last we year we reported that by replacing the word ‘hacker’ with ‘developer’ in their job posts, social media platform Buffer saw an increase in the number of female candidates applying to their vacancies. HR analytics in your recruitment software provide more insight into how the use of specific words can deter talent from apply to your jobs. Software which uses sentiment analysis can also suggest more suitable words to attract a more diverse talent pool. The Turing Test : The Turing Test was conceived by scientist Alan Turing in 1950 based on the premise 'can machines think?' Today it refers to the potential for artificial intelligence to convince people they are interacting with a person rather than a machine. One of the most successful examples is the Mitsuku chatbot which has been awarded the 2017 Loebner Prize[2] (based on the Turing Test) for the third time but has yet to convince the judges it is human. It's a term you may hear more of in relation to AI as automation in the workplace rises.
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    2018年02月12日
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