人工智能、機器學習、深度學習的聯(lián)系與區(qū)別

總結2016年一件有紀念意義的科技事件是阿法狗戰(zhàn)勝圍棋九段選手李世石，標志著人工智能算法達到了新的高度，同時也說明了人工智能未來發(fā)展的潛力，未來人工智能將會給工業(yè)服務業(yè)農業(yè)帶來很大的影響。

傳統(tǒng)的計算機主要應用：科學計算、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和自動化。都是使用計算機的一種能力：數(shù)值計算能力;人工智能是在計算機上模擬人的三種功能：模仿人類的思考，包括推理、決策和規(guī)劃等等，屬于人類的高級智能或叫邏輯思維能力。第二項是模仿感知，對環(huán)境的感知包括視覺、聽覺，觸覺等。第三項是模仿動作，包括人類的手、腳和其他動物或機構的動作的模仿又叫機器人。

人機大戰(zhàn)

面對科技我們不能逃避，要勇敢的面對、去接納新的科技。我們需要了解到底什么是人工智能?什么是機器學習?什么是深度學習?

智能機器人

人工智能

人工智能的范圍可以說很大、很泛，從表面上可以理解為機器的智能化，讓機器像人一樣能解決思考解決問題。其實人工智能核心技術包括很多的方面：推理、知識、規(guī)劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等?？梢哉f機器學習和深度學習都是人工智能這個大主題下的一部分吧。簡而言之，機器學習和深度學習是人工智能的兩個關鍵的技，看人工智能的發(fā)展歷史，人工智能三大研究內容：計算機模仿人類的思考，對環(huán)境的感知和動作的實現(xiàn)是人工智能的三大研究內容。

人工智能發(fā)展歷史

機器學習

機器學習是一個非常接近AI的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。其之所以現(xiàn)在這么火，是因為在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，人們對算法和人腦結構的模擬，讓機器從數(shù)據(jù)和知識中學習到有用的知識，如語音識別、圖像識別等都是機器學習的結果。如美圖秀秀是很多女孩子的最愛，其核心的算法就是在卷積BP神經網絡來實現(xiàn)的。

神經網絡結構

什么是神經網絡

神經網絡就是模擬人腦的神經元結構，在計算機中實現(xiàn)對神經網的連接，現(xiàn)在對于人來說神經網絡就像是一個黑箱子，人們還無法從連接權值中提取知識。神經網絡的學習分為“有監(jiān)督學習”和“無監(jiān)督學習”兩個部分。有監(jiān)督的學習就是有輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學習就是只有輸入數(shù)據(jù)，讓網絡自己分類或者學習其規(guī)律。

深度學習

深度學習僅僅實現(xiàn)神經網絡的層面上提到的網絡的層數(shù)更多，網絡的神經元個數(shù)更多的網絡，就是能從深層次的挖掘數(shù)據(jù)知識。