知名行业专家 James Moyne 与 Samantha Duchscherer 展开了一场精彩对话，深入探讨将人工智能 (AI) 等先进技术及额外信息整合到半导体行业排程与派工流程中的重要性。本系列文章共分四部分，重点涵盖数据价值与优势、AI 技术应用、人机协作等核心议题，同时深入分析当前面临的挑战，并针对数字孪生技术的角色提供独到见解。
在本系列的第二篇文章中，两位专家将重点探讨机器学习 (ML) 与人工智能 (AI) 的定义。文章将通过具体示例阐明二者的区别与联系。
人工智能与机器学习
人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 的界限有时较为模糊，因为目前尚无一个被普遍认可的明确定义能将二者完全区分。不过，一般来说，人工智能是一个更广泛的领域，指通过创建智能系统来执行需要类人智能的任务，其涵盖包括机器学习在内的多种技术方法。而机器学习是人工智能的一个特定分支，专注于使机器能够从数据中学习，并基于学习结果做出预测或决策。机器学习算法通过识别数据中的模式和关联联系来持续提升性能，而无需依赖明确的程序指令。尽管人工智能与机器学习密切相关，但人工智能的范畴远不止于机器学习，还包含自然语言处理、计算机视觉和专家系统等其他技术。二者之间的界限具有流动性，机器学习通常被视为人工智能的核心组成部分。
人工智能的不同层级
人工智能可分为多个层级，每个层级都具有其特定的应用范围和能力：
- 细粒度人工智能 (Granular AI)：在既定边界或参数范围内运作，通过机器学习算法在已知领域内做出精确预测或决策。它能填补数据点之间的空白，从而提供对系统行为更细致的理解。
- 探索型人工智能 (Exploratory AI)：突破已知边界，探索现有模型可能不适用的未知领域。它整合来自多源的外部知识和数据，以获得对复杂问题更全面的认知。
- 通用人工智能 (General AI 或 AGI)：代表人工智能发展的最高层级，它能模拟类人智能（包括推理、问题解决和适应能力），对环境具有全面认知，并可适应广泛的任务需求。
探讨与分析
在下面的视频中，我和 James 首先就机器学习与人工智能的区别展开了讨论。
在这段短视频中，Sam 和 James 深入探讨了人工智能与机器学习的复杂技术细节
案例研究：聊天机器人与半导体行业应用
在深入理解人工智能和机器学习之后，我们将注意力转向实际应用案例的探究：
Sam: 我们以大家都熟悉的聊天机器人为例来讨论吧。聊天机器人在 AI 和 ML 的范畴中属于哪一类呢？
James: 可以说聊天机器人并不算真正的 AI。比如它在帮我生成简历时，并没有创造出新内容，只是挖掘数据并告诉你： “基于所有这些信息，我通过概率计算给出我认为正确的结果。” 但从另一个角度看，它确实是在海量信息中建立关联，这又符合 AI 的特征。说到底，目前并没有一个明确的界定标准。不过在我看来，聊天机器人本质上更像是一个贝叶斯推理引擎。
Sam: 再举个半导体的例子——如果基于两年的历史数据开发算法来预测批次生产周期，这应该属于机器学习范畴，对吧？
James: 没错！这个例子的关键在于：你始终在已有经验的领域内，只是通过补充更多数据让机器学习能够建立预测模型。
Sam: 那么开发一个强化学习模型，用来为晶圆厂可能发生的未知事件寻找最佳派工参数呢？这个例子应该归为哪一类？
James: 我认为这仍然属于机器学习范畴——虽然肯定有人会说 “不，这已经是人工智能了。”
不过，当面对从未发生过的事件时，我可能会咨询专家、查阅资料，来识别这类故障的特征及其风险与收益。当我们基于这些新引入的数据（无论是真实还是模拟数据）构建算法时，这才开始触及真正的智能层面。
Sam: 那么在这个语境下，您如何定义 “智能” ？
James: 这是一个从纯人工智能到纯人类智能的连续光谱。长远来看，我们需要的是人类与 AI 的完全融合——即便是 AI 系统也需要某种形式的人类制衡。人类与人工智能的交互必须变得更加异步化。比如说，人类应该能够在获得并验证信息后立即为 AI 系统提供智能（例如无需系统提示）。反过来，AI 系统也应该知道何时以及如何向人类寻求帮助。
对此我有一个说法：“不让任何知识掉队。”
结论
机器学习与人工智能同属实现相似功能的技术谱系，这往往令人难以区分实际应用的究竟是哪一种技术。归根结底，人工智能与机器学习的界定会因应用场景和观察视角而有所不同。这两个领域都在持续演进，随着新技术和新方法的出现，这两者之间的界限可能会变得更加微妙。
在接下来的篇章中，我们将深入讨论在排程与派工框架中应用 AI 和 ML 技术所面临的挑战与潜在收益。
Moyne 博士简介
James Moyne 博士是密歇根大学副研究科学家，专注于通过增强排程与派工领域的数据整合来优化决策。他在预测性维护、基于模型的过程控制、虚拟计量及良率预测等前瞻性技术方面拥有丰富经验，同时致力于数字孪生与分析等智能制造概念的研发，推动微电子行业的智能制造落地。
Moyne 博士积极参与先进过程控制 (APC) 的推广工作，担任多个行业协会的联合主席及领导职务，包括 IMA-APC 委员会、国际设备与系统路线图 (IRDS) 工厂集成专题组、SEMI 信息与控制标准委员会，以及美国年度 APC-SM 会议。
凭借其深厚的专业知识与丰富的行业经验，Moyne 博士被公认为标准和技术领域的权威顾问，在智能制造、预测和大数据领域做出了重大贡献。
