机器学习和自动化之间的主要区别

任何希望简化流程并转向更高效模型的企业都将在此过程中遇到自动化、机器学习和人工智能。尽管到 2020 年，我们距离智能机械的接管还很遥远，但这些流行语目前已成为从制造业到服务业各个行业的热门话题。因此，了解这些术语的定义及其交互方式至关重要。

建造金字塔

传统上，有一个以人工智能(AI) 居于顶端的技术金字塔模型。以下是人工智能运行所需的平台所需的技术构建块。我们先来看看这个金字塔是如何形成的。

数字化

从底层开始，基本的技术层面是数字化。没有数字化，自动化、机器学习和最终的人工智能甚至是不可能的。数字化是将非数字(通常是模拟数据)转换为数字存储的过程。电子表格是数字化数据的一个示例，扫描图像也是如此。

仪表

仪器级别是数据和技术开始交互的地方，也是企业可以坐下来注意的地方。在仪器级别，随着信息在系统或个人之间移动，技术用于观察或测量数字化数据。然而，该过程仅适用于它已经拥有的数据，并不会产生任何新的见解。在检测阶段通常已经存在简单程度的自动化：应用简单的启发式规则来路由数据。

分析

当数据科学和数学开始处理数字化和工具化数据时，就达到了分析的水平。分析允许从大数据中收集有意义的见解，使数据能够在动态的决策过程中引导企业。

机器学习

当程序开始进行分析并在没有显式编程的情况下应用它时，机器学习就开始了——机器学习的结果在某种程度上独立于它的编程。在这个层面上，机器正在接收数据并自行分析，以超出分析模型所能提供的方式改进结果。机器学习意味着算法会通过经验自动改进——本质上，机器在学习过程中不断学习。这是任何人工智能模型的重要组成部分，在商业和工业中有多种应用。

人工智能

科幻技术的圣杯。人工智能复制人类思维。人工智能模型的一部分需要机器学习。然而，从广义上讲，人工智能通过产生视觉处理和语言理解等人类能力超越了机器学习。

人工智能和自动化

人工智能和自动化不能被误认为是同一件事——只要有自动化，就不需要涉及人工智能。事实上，自动化已经存在了几个世纪，远比我们拥有计算机的时间长：传统的铣削使用水轮来自动化手动过程，否则需要人工完成。水转动轮子，使磨盘转动——这是一个绝对不智能的自动化过程。多年来，简单的自动化一直是许多企业的基石。例如，一旦会计部门的人员确认了对电子表格的输入，发送发票的过程就可以自动化。

自动化意味着机器正在复制人工任务。但人工智能要求机器也复制人类的思维。这意味着编程可以反映自己的程序并在其自己的编程范围之外做出决定。

机器学习可以自动化吗?

最终，机器学习需要机器对不断变化的变量做出动态反应。这与自动化有着根本不同的目标，自动化本质上是教机器使用可预测的输入执行重复性任务。出于这个原因，将机器学习应用于任何自动化流程可能是过度设计的情况。机器学习更适合应用于输入不可预测且机器需要即时响应的流程。

然而，机器学习可以作为自动化系统的保护措施。处理可预测的输入并收集有关这些输入的数据，由机器学习通知的系统可以独立行动以标记与其设置计算的变量不对应的输入。

区别

最终，机器学习可以结合自动化元素，但动态响应不断变化的输入的能力使得机器学习对于许多可以自动化的流程来说太过分了。随着技术进步使机器学习过程更容易创建，机器学习有可能在自动化程序中充当故障保护器。就目前而言，机器学习仍然适用于行业实践的利基市场，自动化仍然可能是将技术应用于业务的主要原则。