今天我們用同心圓這種最簡單的方法，直觀地展示它們的關(guān)系和應(yīng)用。如上圖，人工智能是最早也是最大最外面的同心圓；其次是機器學(xué)習(xí)，稍晚一點；最里面的部分是深度 學(xué)習(xí)，是當(dāng)今人工智能大爆炸的核心驅(qū)動力。五十年代，人工智能一度被極度看好。后來，發(fā)展了一些更小的人工智能子集。首先是機器學(xué)習(xí)，然后是深度 學(xué)習(xí)。深度 學(xué)習(xí)是machine 學(xué)習(xí)的子集。

1。人工智能，英文縮寫為AI。它是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機器，能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統(tǒng)。

人工智能不是人類的智能，但它可以像人類一樣思考，并可能超越人類的智能。二、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘顧名思義，就是從海量數(shù)據(jù)中“挖掘”隱藏的信息。按照教科書的說法，這里的數(shù)據(jù)是“大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)”，信息是指“隱藏的、有規(guī)律的、事先未知的、但潛在有用的、最終可以理解的信息和知識”。

深度學(xué)習(xí)和machine 學(xué)習(xí)的區(qū)別在于深度學(xué)習(xí)是machine -。和機器學(xué)習(xí)方法一樣，深度機器學(xué)習(xí)方法也是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。是不一樣的 Convolutionalneuralnetworks(DBNs)是深度 學(xué)習(xí)、和深度監(jiān)管下的一種機器/模型相信在中國(，

多隱層多層感知器是一種深度 學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度 學(xué)習(xí)通過組合低級特征來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示，從而形成更抽象的高級表示屬性類別或特征。深度 學(xué)習(xí)的概念是Hinton等人在2000年提出的?；谏疃戎眯胖袊W(wǎng)(DBN)提出了無監(jiān)督的貪婪逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化問題帶來了希望，進而提出了多層自動編碼器的深層結(jié)構(gòu)。

這三個概念比較抽象，我們通俗地解釋一下。解釋一下人工智能，機器學(xué)習(xí)和深度 學(xué)習(xí):蘋果和橘子的比較。1.人工智能在廣義上，人工智能描述了機器與周圍世界交互的各種方式。通過像人類一樣的高級智能軟件和硬件的結(jié)合，人工智能機器或設(shè)備可以模仿人類的行為或像人類一樣執(zhí)行任務(wù)。2.Machine學(xué)習(xí)Machine學(xué)習(xí)是人工智能的一種方式或子集，它強調(diào)“學(xué)習(xí)”，而不是計算機程序。

在將奶油泡芙誤認(rèn)為橙子之后，系統(tǒng)的模式識別能力會隨著時間的推移不斷提高，因為它會像人一樣從錯誤中學(xué)習(xí)并自我糾正。通過機器學(xué)習(xí)，一個系統(tǒng)可以從自身的錯誤中提高模式識別能力學(xué)習(xí)。3.深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是Machine學(xué)習(xí)的子集，促進了計算機智能的長足進步。它用大量的數(shù)據(jù)和計算能力來模擬深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本質(zhì)上，這些網(wǎng)絡(luò)模仿人腦的連通性，對數(shù)據(jù)集進行分類，并找到它們之間的相關(guān)性。

雖然7、AI、機器 學(xué)習(xí)和 深度 學(xué)習(xí)的未來

AI、Machine 學(xué)習(xí)和-1 學(xué)習(xí)的未來還處于開發(fā)和使用的早期階段，但是AI、Machine學(xué)習(xí)和-你準(zhǔn)備好接受和使用這些顛覆性的創(chuàng)新了嗎？機器人Sophia由美國HansonRobotics公司開發(fā)，上個月被沙特阿拉伯正式授予公民身份，沙特成為世界上第一個授予機器人公民身份的國家。

其實索菲亞并不孤單。事實上，幾十年來，人們已經(jīng)在日常生活的方方面面使用了AI。從智能手機上的語音識別、房間清潔機器人，到提醒你開會的虛擬助手，AI已經(jīng)證明自己是信息、學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃和交流的重要提供者。AI定義為計算機有效模擬人類智能的過程，AI還包括machine 學(xué)習(xí)和深度-2/等概念。通過機器學(xué)習(xí)，AI可以實現(xiàn)無生命系統(tǒng)的自動化學(xué)習(xí)，提升體驗(非?！叭诵曰钡奶匦?；和深度 學(xué)習(xí)使計算機能夠在沒有顯式編程的情況下運行學(xué)習(xí)。

其實下一萬家創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)計劃很容易預(yù)測:X和AI。通過增加在線智能來尋找可以做得更好的東西(KevinKelly)，這是不可避免的:了解將塑造我們未來的12種技術(shù)力量。在過去的幾年里，人工智能一直是最熱門的話題之一。最優(yōu)秀的頭腦參與人工智能研究，最大的公司分配天文數(shù)字來發(fā)展他們在這一領(lǐng)域的能力，人工智能初創(chuàng)公司每年收集數(shù)十億美元的投資。

為了有效地使用它，你需要知道它的組成部分。人工智能讓我們發(fā)現(xiàn)什么是人工智能，franoischollet在他的《使用Python深度-2/》一書中做了簡要的描述:“嘗試將通常由人類執(zhí)行的智力任務(wù)自動化。因此，人工智能是一個涵蓋機器學(xué)習(xí)和-1 學(xué)習(xí)的一般領(lǐng)域，但也包括許多不涉及任何學(xué)習(xí)的方法，比如今天聊天的前身機器人ELIZA，就是在麻省理工學(xué)院人工智能實驗室創(chuàng)立的。