機器學習系統從過去的數據中學習并自主適應新情況，而基于規則的系統則依賴于人為干預進行任何修改。

什么是基于規則的人工智能？

基于規則的人工智能是一種基于一組預定規則的AI系統。這些規則是由人類創建的，并定義了系統在不同情況下將采取的行動。

例如，如果發生X，則應執行Y。基于規則的人工智能本質上是確定性的，這意味著它采用因果方法。

基于規則的人工智能模型需要基本的數據和信息才能成功運行，而且它們僅限于執行編程的任務和功能。它們是機器人過程自動化的一種更高級的形式，可用于數據輸入、文檔分類和欺詐檢測等任務。

什么是機器學習？

來源:AnalyticsVidhya

機器學習是人工智能的一個分支，專注于使用數據和算法來模仿人類的學習方式。機器學習算法經過訓練，可以根據過去的數據進行預測和分類，并隨著時間的推移逐漸提高準確性。

機器學習模型分為三個主要類別：監督學習、無監督學習和半監督學習。監督學習包括使用標記數據訓練模型來進行預測。無監督學習包括在未標記的數據中尋找模式，半監督學習是兩者的結合。

機器學習算法通常使用加速解決方案開發的框架創建，例如TensorFlow和PyTorch。機器學習有廣泛的用例，包括自然語言處理、圖像識別和欺詐檢測。

基于規則的人工智能和機器學習的主要區別是什么？

基于規則的人工智能和機器學習的主要區別在于，基于規則的系統依賴于人類編碼的規則來做出決策，而機器學習系統則從過去的數據中學習，并自行適應新情況。基于規則的人工智能模型是確定性的，僅限于執行編程的任務，而機器學習模型可以用于廣泛的任務和功能。

何時使用基于規則的模型？

基于規則的模型最適合于問題定義明確、輸入數據結構化、規則清晰且易于理解的情況。對于可以分解為一系列邏輯步驟的問題，它們非常有效，在這些步驟中，可以根據一組if-then規則預測結果。基于規則的系統的例子包括醫療和法律領域的專家系統、金融領域的欺詐檢測系統以及客戶服務領域的聊天機器人。

在這些情況下，規則通常是固定的，不會頻繁更改，系統操作的數據相對簡單且結構化。然而，基于規則的模型可能不適用于數據是非結構化的或規則不斷變化的更復雜的問題，因為它們可能無法處理必要的靈活性和適應性。

什么時候使用機器學習？

機器學習非常適合問題復雜且輸入數據是非結構化、有噪聲或可變的情況。它還非常適合用于管理數據的規則或模式未知，但可以通過分析發現的情況。機器學習模型可以處理大量數據，并可以識別復雜的模式和關系，這些模式和關系對人類分析師來說可能不會立即顯現出來。

它們可用于廣泛的應用，包括圖像和語音識別、自然語言處理、推薦系統和預測分析。當問題是動態的，并且規則或模式隨時間變化時，機器學習模型特別有用。然而，機器學習模型需要大量高質量的訓練數據，并且可能需要大量的計算資源來進行訓練和推斷，這在某些情況下可能會成為采用的障礙。

結論

來源:Megaputer

盡管基于規則的人工智能和機器學習都有其優缺點，但兩者之間的選擇取決于具體的用例。基于規則的人工智能最適合于具有確定性且不需要適應新情況的任務，而機器學習最適合于需要適應和從過去數據中學習的任務。隨著人工智能的不斷發展，基于規則的系統和機器學習都將在塑造其未來方面發揮重要作用。