这篇博文是 SAP AI Business Services Introductive–、 and product portfolio 系列的一部分（请参阅下面"更多信息"下列出的系列的进一步发布部分）。

几乎没有一个主题比数字化更关注企业。几乎每家公司都奉行相应的数字化战略。除了机器人过程自动化、大数据和区块链技术外，人工智能尤其被视为未来技术的突破。但究竟什么是人工智能或机器学习，有什么区别呢？哪种技术适合我的业务需要？在这篇博文中，我想澄清各种智能技术及其功能，并向您展示人工智能在解决您的业务需求和领先于竞争对手方面的潜力。

人工智能一词最早由约翰·麦卡锡于1956年创立，当时他担任与马文·明斯基、克劳德·香农和纳撒尼尔·罗切斯特共同举办的第一届学术会议。由于数据质量和数据量的提高、先进的算法以及计算能力和存储能力的进步，人工智能如今已成为人类和企业不可或缺的一部分。

人工智能（AI）被理解为计算机科学的一部分，使计算机或机器人能够模拟人类的行为。这通常是通过学习、得出自己的结论、似乎理解复杂的内容、与人进行自然对话、提高人类的认知能力或代替人执行非常规任务。例如自动车辆和自动语音识别。

机器学习（ML）是人工智能更广泛领域的一个子集。它是一种通过向计算机显示大量数据来教计算机如何识别模式和建立连接的实践。机器学习描述的算法，可以从经验中学习，而不必显式编程。计算机不是让程序员编写如何解决问题的指令，而是从经验中学习，通常是以数据的形式。在这种情况下，学习意味着优化机器学习模型的参数以解决任务。

深度学习是一种建立在新一代神经网络基础上的机器学习方法，它能够从数据中学习更好的表示，云服务器租用价格，并将机器学习的最新水平推向了一个新的水平。神经网络的灵感来自人类大脑：它们由类似于大脑突触的小神经元计算单元组成。这些网络可以从输入数据中学习复杂的非线性问题。深度学习网络的名字来源于他们的"深层架构"，有几个隐藏层。深度学习网络在一些机器学习任务上取得了突破性进展，目前是让我们更接近人工智能的一些目标的最佳选择，例如让计算机看到和理解语言。

大数据是一个总括术语，指能够以高容量、速度和多样性处理数据的技术，超越了传统数据库所能提供的。大数据的可用性是近年来机器学习进展背后的驱动力之一。但并不是大数据的每一个方面都与机器学习有关。

因此，高防服务器租用，人工智能使计算机能够模仿人类的智能，云服务器买哪个好，而机器学习是一个子类别，在这个类别中，机器可以自己学习，而无需显式编程。但是人工智能在实际中是如何工作的呢？它如何帮助特别是企业简化流程和提高效率？

无论行业或企业规模大小，每家企业每天都在与数十万人互动。想想客服热线、电子邮件、票务系统或内部沟通。我们可以同意，客户关系管理对业务成功至关重要，但只有一些客户交互的数量和复杂性，使得几乎不可能在所有情况下都提供优秀或一流的关系管理。这正是人工智能的用武之地。诸如聊天机器人之类的智能系统可以随时响应客户的查询，或者内部流程和日常工作的自动化，例如电子邮件或发票处理，可以帮助员工更快地完成日常工作，错误率更小。

零售等行业，银行业和制造业已经严重依赖人工智能技术。例如，机器人用于大型汽车制造商的生产，焊接或喷漆等经典任务也可以实现自动化。在零售业，人工智能可以通过提供个性化体验和帮助购买选项来帮助提升购物体验。在金融和银行业，人工智能技术可以用来帮助减轻人工密集的数据管理任务，例如识别欺诈交易。这些行业已经意识到了人工智能的价值和好处，其他行业在采用人工智能方面仍然进展缓慢，尽管可能性是无穷的——基本上是在处理大量数据的地方。

人工智能还可以帮助产生有价值的业务和市场见解，从而帮助管理层更好地决策和管理使他们整体上更加灵活。

我们已经看到，人工智能的应用领域在今天特别多样化。几乎所有行业都能从人工智能技术的使用中获益。然而，我们并没有意识到人工智能在我们日常生活中的应用。

特别是在医学领域，人工智能的应用被认为是一种成功，因为如今智能机器已经执行了许多手术步骤，并且极大地简化了对测试结果的评估。直到最近，第一种人工智能开发的药物才开始在人体上进行测试，开发时间只有12个月，而通常只有5年（没有人工智能）。此外，由于基于人工智能的技术，辅助技术行业已经超越了轮椅、假肢或视力和助听器。例如，视觉辅助技术通过促进简单的日常任务和打破无障碍障碍，帮助盲人克服日常挑战。计算机视觉方法，如物体识别、场景理解、视觉问答（VQA）和视觉对话，在让盲人的生活更轻松方面有着巨大的前景。