基於規則的人工智慧vs機器學習

機器學習系統從過去的資料中學習並自主適應新情況，而基於規則的系統則依賴人為幹預進行任何修改。

什麼是基於規則的人工智慧？

基於規則的人工智慧是一種基於一組預定規則的AI系統。這些規則是由人類創建的，並定義了系統在不同情況下將採取的行動。

例如，如果發生X，則應執行Y。基於規則的人工智慧本質上是確定性的，這意味著它採用因果方法。

基於規則的人工智慧模型需要基本的資料和資訊才能成功運行，而且它們僅限於執行程式設計的任務和功能。它們是機器人流程自動化的一種更高級的形式，可用於資料輸入、文件分類和詐欺檢測等任務。

什麼是機器學習？

##機器學習是人工智慧的一個分支，專注於使用數據和演算法來模仿人類的學習方式。機器學習演算法經過訓練，可以根據過去的數據進行預測和分類，並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資料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。

機器學習演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、影像辨識和詐欺偵測。

基於規則的人工智慧和機器學習的主要區別在於，基於規則的系統依賴人類編碼的規則來做出決策，而機器學習系統則從過去的資料中學習，並自行適應新情境。基於規則的人工智慧模型是確定性的，僅限於執行程式設計的任務，而機器學習模型可以用於廣泛的任務和功能。

何時使用基於規則的模型？

基於規則的模型最適合於問題定義明確、輸入資料結構化、規則清晰且易於理解的情況。對於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。基於規則的系統的例子包括醫療和法律領域的專家系統、金融領域的詐欺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，系統操作的資料相對簡單且結構化。然而，基於規則的模型可能不適用於資料是非結構化的或規則不斷變化的更複雜的問題，因為它們可能無法處理必要的靈活性和適應性。

它們可用於廣泛的應用，包括影像和語音辨識、自然語言處理、推薦系統和預測分析。當問題是動態的，並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品質的訓練數據，並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採用的障礙。

結論

#來源:Megaputer

儘管基於規則的人工智慧和機器學習都有其優缺點，但兩者之間的選擇取決於具體的用例。基於規則的人工智慧最適合具有確定性且不需要適應新情況的任務，而機器學習最適合於需要適應和從過去資料中學習的任務。隨著人工智慧的不斷發展，基於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。

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