人工智能和数据科学是计算机科学与工程领域已知的趋势和变革性主题。医疗保健、金融、营销、教育和其他跨学科领域对人工智能和数据科学专家的需求不断增长。
人工智能 (AI) 和数据科学是两个快速发展的领域，正在改变各个行业。这两个领域都涉及处理大量数据，但它们的目标和方法不同。在本文中，我们将探讨人工智能和数据科学的基础知识，从专业知识和工作概况的角度强调它们的相似点、差异和相互关系。
“人工智能”一词于 1956 年被创造，它涵盖了一系列旨在在机器中模拟人类智能的技术。构建人工智能系统需要识别、获取、存储和处理大量知识。另一方面，“数据科学”一词出现于 20 世纪末，涉及构建从大型数据集中提取有价值信息的模型和技术。在应用统计和机器学习工具之前，数据科学家利用统计分析、假设检验和模式识别来了解复杂系统背后的科学。
统计学家长期以来一直采用回归、分类和聚类等机器学习算法来进行天气、市场、健康和商业等领域的预测分析。然而，当时可用的数据和计算能力有限限制了这些分析的范围。近年来，数字数据和高性能计算能力（例如多核 CPU、GPU 和大量 RAM）的激增使数据科学家能够使用先进的机器构建更快、更可靠、更准确的预测和决定性系统学习模型。
数字数据的可用性、高计算能力以及机器学习模型在大数据上的令人印象深刻的性能激发了人工智能开发人员创建学习模型，他们不需要显式地识别模式、形成规则或处理歧义，并且情境知识。相反，系统通过在大型数据集上训练的机器学习模型自行学习。这种自学类比通常与幼儿通过观察和聆听重复模式来学习的方式进行比较。
相比之下，数据科学家提出假设，收集、组织和构建数据以进行分析，并开发算法和模型来回答高层管理人员的询问并协助组织做出明智的决策。人工智能系统开发人员和数据科学家都致力于构建智能系统或提取嵌入在大型数据集中的信息，从而弥合两个领域之间的差距。
在我看来，数据科学中使用的工具和技术支持人工智能系统的开发，而这些人工智能系统反过来又帮助数据科学进行决策。然而，由于我们的批判性思维能力、创新能力和实现预期目标的热情，人类的参与在这两个领域仍然至关重要。
就业市场对熟练的人工智能和数据科学专业人员的需求是显而易见的。所有主要公司，如 Microsoft、Google、Amazon、Apple、Nvidia、Uber 和 Cruise，以及新公司如 Numerator、Databricks、Unified、Teradata、Algorithmia 等，都拥有或大或小的数据科学团队，具体取决于组织的规模。大多数大公司也有人工智能职位，包括人工智能产品经理、人工智能伦理学家、机器人工程师、人工智能顾问等。在许多公司中，这些团队紧密合作，构建了一个完整的系统。
例如，开发无人驾驶汽车的公司聘请了人工智能专家团队，他们设计和实施人工智能系统，使汽车能够独立感知、理解和导航周围环境。此外，他们还有一支数据科学家团队，他们使用机器学习模型完善和分析从传感器收集的数据，确保整个系统的安全性和可靠性。
在我的职业生涯中，我有机会参与多个人工智能项目，包括机器翻译系统。早在 1994 年，我们就在印度理工学院坎普尔分校开展了一个名为 AnglaBharti 系统的项目，旨在将英语翻译成印地语。这个基于规则的系统涉及从头开始创建英语-印地语词典，形成将英语句子解析为短语的规则（例如名词短语、动词短语、预备短语），根据印地语转换解析的结构，然后生成该句子的印地语版本。
为了开发所有这些模块，我们拥有一支由印地语和英语语言专家、数据录入操作员、人工智能专家、了解人工智能语言的程序员、资深院士和人工智能研究人员组成的团队。最初的目标是开发一个从英语到印地语的通用翻译系统，但最终我们只能为医学领域创建一个可行的系统。
然而，2010年之后，研究人员能够使用法学硕士开发高质量的翻译系统，而无需了解语言的复杂性或详细的翻译过程。
由于人工智能专注于学习，而数据科学旨在从现有数据中提取知识，因此我们可以得出结论，人工智能和数据科学是两个不同的分支，但它们似乎是同一枚硬币的两面。
以上是人工智能和数据科学：同一枚硬币的两面的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
