一篇文章阐明了人工智能、机器学习和深度学习的区别和联系，深度学习（DeepLearning）。很多人总是对这些高频词的意思和背后的关系一知半解。为了帮助大家更好地理解人工智能，本文用最简单的语言解释了这几个词的含义，并理清了它们之间的关系，希望对刚入门的小伙伴有所帮助。人工智能：从概念到繁荣1956年，几位计算机科学家聚集在达特茅斯会议上，提出了“人工智能”的概念，梦想用当时刚刚出现的计算机构建出与人类同样智能的复杂计算机。具有基本特征的机器。从此，人工智能就一直萦绕在人们的脑海中，在科研实验室中慢慢孵化。此后几十年，人工智能一直在颠倒两极，或被称为对人类文明耀眼未来的预言，或被扔进垃圾场，成为科技狂人的疯狂幻想。直到2012年，这两种声音并存。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，人工智能开始爆发。《全球AI领域人才报告》LinkedIn近日发布的数据显示，截至2017年第一季度，基于LinkedIn平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到超过500万。人工智能研究领域也在不断扩大。图1显示了人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理和推荐系统。图1 人工智能研究的一个分支但目前的科研工作主要集中在弱人工智能部分，很有希望在不久的将来取得重大突破。电影中的人工智能大部分都是在描绘强人工智能，而这部分在当前现实世界中很难真正实现（人工智能通常分为弱人工智能和强人工智能。获得适应能力来解决一些问题以前没有遇到过）。弱人工智能有望突破，如何实现，“智能”从何而来？这主要得益于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，机器学习是用大量数据“训练”的，各种算法从数据中学习如何完成任务。举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐信息。这就是商城，根据你以前的购物记录和一长串的最爱，来识别这些产品中哪些是你真正感兴趣并愿意购买的。这样的决策模型可以帮助商场为顾客提供建议，鼓励产品消费。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。机器学习算法在学习方法上可分为监督学习（如分类问题）、非监督学习（如聚类问题）)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的目标检测等领域的应用，已经基本达到商业化或特定场景商业化水平的要求，但每向前迈出一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。深度学习：一种实现机器学习的技术。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。最初的深度学习是一种利用深度神经网络解决特征表示的学习过程。深度神经网络本身并不是一个新概念，但可以大致理解为包含多个隐藏层的神经网络结构。为了提高深度神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方式和激活函数进行了相应的调整。其实早年有很多想法，但由于当时训练数据不足，计算能力落后，最终效果并不理想。深度学习如此具有破坏性地完成了各种任务，以至于所有机器辅助功能似乎都是可能的。无人驾驶汽车、预防性医疗保健，甚至更好的电影推荐都在这里，或者即将出现。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。图2 三者关系示意图目前，越来越多的开发工程师希望了解或转向人工智能，但数学却成为他们难以逾越的门槛。因为机器学习是人工智能入门的必经之路，而机器学习算法需要高等数学、概率论和数理统计、线性代数（或矩阵论）的基础。
