我们对于“人工智能”这个术语都很熟悉。毕竟，它是《终结者》,《黑客帝国》和《机械姬》等美国大片电影中非常流行的关键词。但你最近或许也听说过其他术语，像“机器学习”和“深度学习”，有时这两个术语会和“人工智能”互相替换使用，前年早些时候，Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世石。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世石的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。那么这三个名词之间有什么区别？

人工智能，大多数人对人工智能的理解是怎么样的呢？

图1 你眼中的人工智能

百度百科定义它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。

机器学习，它是一种实现人工智能的方法，是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过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的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。

深度学习，一种实现机器学习的技术，是机器学习拉出的分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。

最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

三者的区别和联系。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。

图2 三者间关系示意图

参考资料：

[1]育心.人工智能、机器学习和深度学习的区别.[DB/OL].https://www.zhihu.com/question/57770020. 2020-06-21.

[2]战争热诚.浅析对人工智能，机器学习和深度学习的理解[DB/OL].https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9410318.html. 2018-08-03.