人工智能、机器学习和深度学习的区别
人工智能 ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习 ⊃ 生成式AI。人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的总称；机器学习是实现人工智能的核心方法之一，通过算法让机器从数据中学习规律；深度学习是机器学习的一个分支，基于多层神经网络实现对复杂模式的学习；生成式AI是能够生成文本、图像、音频等新内容的人工智能技术，其核心技术基础是深度学习中的生成模型（如大语言模型、扩散模型等）。人工智能（Artificial Intelligence）：从概念提出到走向繁荣人工智能是计算机科学的一个分支。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。人工智能的研究领域在不断扩大，图中展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、推荐系统等。人工智能的核心是机器学习，它由三个认知节点组成：计算机视觉、自然语言处理和数据推理。机器学习（Machine Learning）：一种实现人工智能的方法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。机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”深度学习（Deep Learning）：一种实现机器学习的技术深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络（NeuralNetwork，神经网络模仿人脑的处理方式，希望其可以按人类大脑的逻辑运行）。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。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。深度学习作为神经网络的延伸，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。基于维基、知乎及其他网络资源综述。延伸阅读《数据科学、机器学习和人工智能有什么区别？》、《机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别》。