人工智能浪潮席卷全球，人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）这些高频词经常出现看来，业内专业人士一定对这些词汇概念不陌生，但对于大多数非从业者来说，这些高频词的含义和背后的关系似乎并不清楚。为了方便大家更好的理解人工智能，用更通俗的语言解释这个概念，阐明彼此之间的联系和区别，希望对刚入门的小伙伴有所帮助。人工智能（ArtificialIntelligence）于1956年在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”的概念，其目的是利用计算机构造具有与人类智能相同本质特征的复杂机器。此后几十年，人工智能一直徘徊在质疑与前进之间。2012年后，得益于数据量的增加、计算能力的提升以及新的机器学习算法（深度学习）的出现，人工智能迎来大爆发，人工智能的研究领域也在不断扩大，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。目前的科学研究工作主要集中在使机器具有观察和感知能力的弱人工智能，这远来自强大的人工智能，它允许机器获得电影中描绘的适应能力。要想突破弱人工智能，实现“智能”，这就需要一种实现人工智能的方法——机器学习。机器学习：人工智能的一种方法机器学习最基本的是使用算法来解析数据，从中学习，然后对现实世界的事件做出决策和预测。与硬编码解决特定任务的传统软件程序不同，机器学习使用大量数据“训练”并通过各种算法从数据中学习如何完成任务。机器学习直接来自人工智能的早期领域。传统算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等。在学习方法上，机器学习算法可分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。深度学习：一种实现机器学习的技术。深度学习是一种机器学习技术，用于建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习，通过模仿人脑的机制来解释数据。它的基本特征是试图模仿大脑在神经元之间传输和处理信息的方式。深度学习不是一种独立的学习方法。它还使用监督和非监督学习方法来训练深度神经网络。但是由于近几年这个领域的快速发展，一些独特的学习方法相继被提出（比如残差网络），所以越来越多的人把它当作一种单独的学习方法。三者的区别和联系机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。我们用最简单的方法——同心圆来形象地展示它们之间的关系。
