一文看懂人工智能、算法与机器学习三者辨析
算法是人工智能与机器学习的基础，AI结合算法处理意外情况，ML通过数据自动学习并优化算法。三者层级分明：算法为底层基础，AI是宏大概念，ML是其关键应用。
人工智能（AI）、机器学习（ML）和算法这三个术语经常被混淆、误解，甚至被错误地互换使用。尽管它们各自有明确的定义，但如果不能厘清这些概念，很容易让本就复杂的科技领域变得更加混乱。接下来，我们将从算法入手，逐步了解它们是什么、如何被使用、应用在何处以及为何被创造出来。算法是人工智能和机器学习的基础，理解算法是理解一切的关键。
算法
简单来说，算法就是执行计算或解决特定问题时要遵循的一组规则，它包含解决问题所需的一系列步骤。虽然大多数人首先想到的是计算机指令，但哪怕是你今天晚餐用的食谱，也算是一种算法。
算法本质上是一种告诉计算机“下一步该做什么”的方式，通过使用“and”（与）、“or”（或）或“not”（非）语句给出指令。它们可以非常简单，也可以极其复杂。
图1： 一种用于在随机排列的数字列表中找出最大数字的简单算法。（来源：维基百科）
对于（图1）中的算法，其高级描述如下：
- 如果数组中没有数字，则不存在最大数字。
- 假设数组中的第一个数字是其中的最大数字。
- 对于数组中剩余的每个数字：如果该数字大于当前的最大数字，则将该数字设为新的最大数字。
- 如果数组中的所有数字都已经遍历完毕，则将当前的最大数字作为数组中的最大数字。
这些指令可以明确地编写成具体程序。但还有一些算法则能让计算机自行学习，比如机器学习。在讨论机器学习之前，我们先介绍更广泛的主题——人工智能。
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