人工智能、机器学习和深度学习的区别?

人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)在近年的科技市场获得了巨大关注，尤其是在受到政府的重视和投资界的追捧后，高校设立人工智能学院、企业建立人工智能研究院或联合实验室，这都说明了人工智能技术仍然是一个具有研究潜力和开发价值的“香饽饽”。

提起人工智能，机器学习(Machine Learning，简称 ML)和深度学习(Deep Learning，简称 DL)这两个关键词总是常伴其左右，那么如何理解这两者与人工智能之间的关系呢?简单来说，人工智能是一项通过工程系统模拟人类智能的技术，而机器学习是用来实现人工智能的一种途径，深度学习则是机器学习技术的一个分支。

人工智能、与深度学习的包含关系

人工智能着重于智能体(Intelligent Agent)的研究与设计，要求智能体能够对外部数据进行分析与学习，并利用学习到的知识灵活实现特定的目标和任务。关于如何评定智能体是否具有上述能力，目前普遍认可的做法是图灵测试，并且关于这方面的探讨仍然存在争论。这里我们只需要了解，人工智能的目标即训练一个对数据具有分析与学习能力的智能体。

那么如何实现对数据的分析与学习呢?一部分研究人员使用了涉及概率论、数理统计、逼近论、凸分析等多门学科的知识来解决这一过程。伴随着人工智能的发展，这些用于指导人工智能系统设计和分析的理论，逐渐发展成为一门多领域交叉学科，即机器学习。

与人工智能技术类似，机器学习理论的重点也在于利用从已知数据中获取的知识与规律对未知数据做出分析和判断，因此机器学习的算法涉及了大量的统计学理论，所以它也被称为统计机器学习。除此之外，实现人工智能技术的方法还包含专家系统、知识表示、推荐系统、多智能体系统等。

最后，我们来讲，为什么说深度学习是机器学习技术的一个分支呢?因为深度学习是以人工神经网络(Artificial Neural Networks，简称 ANN)及其变体为基础对数据进行分析与处理的技术，其根本目的是通过人工神经网络学习数据的特征(feature)，将原始数据转换为有利于机器学习技术开发的一种更高效的形式(或数字表示)。

传统机器学习技术，使用手工设计的特征作为原始数据的特征表示，例如图像处理(Image Processing，简称 IP)中的 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 特征、LBP(Local Binary Pattern)特征和 HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征。不同于这些手工设计的特征，深度学习使用人工神经网络，利用级联的多层结构将原始数据直接映射到用于目标优化函数的高维空间，从而获取更适合于优化目标的特征表示。

自 2012 年 ILSVRC 比赛，图灵奖获得者 Hinton 和他的学生提出的 AlexNet 以远超第二名的成绩夺冠后，深度学习在随后的时间里迅速发展，许多更深且更精妙的网络结构被相继提出，如 VGG16、Inception V3、ResNet-50 等。同时，随着大数据的发展，海量的标注数据(监督学习)或无标注数据(无监督学习)也为深度学习模型的训练铺平了道路。

可以说，深度学习对于机器学习技术以及人工智能领域的发展，具有着历史性的推进作用。而近几年学术界对于深度学习可解释性的探讨也将深度学习的“深”从“网络深度”逐渐提升到的“理论深度”层面。

深度学习是机器学习技术的一个热点，但它并不会像许多媒体夸大报道的那样淘汰掉其他机器学习算法，因为科学的发展是合作而不是战争。在机器学习研究领域同样也不会出现一条路走到黑的情况，各种技术之间互相借鉴、博采众长，机器学习技术才能不断前行壮大，从而推动整个人工智能领域的发展。