科技發(fā)展造福社會，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等概念相繼出現(xiàn)在我們的生活中，那么它們之間究竟有什么區(qū)別和聯(lián)系呢？人工智能就是研究如何使計算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作，是一門新的技術(shù)科學(xué)，屬于計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個分支。人工智能的研究領(lǐng)域包含自然語言處理、圖像識別、機(jī)器人等。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，即人工智能領(lǐng)域中的一個子集，也是其核心，屬于多種領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)可以類比于人類學(xué)習(xí)知識的過程，人類想要獲取知識，首先需要對資料進(jìn)行學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)過程與人類學(xué)習(xí)的過程相似，也需要預(yù)先對大量的學(xué)習(xí)資料進(jìn)行學(xué)習(xí)來得到模型。當(dāng)有新的樣例時，通過模型對新的樣例進(jìn)行判斷，輸出結(jié)果，從而實現(xiàn)對真實世界中的樣例進(jìn)行預(yù)測的功能。機(jī)器學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)診斷、數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎等領(lǐng)域均有應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí)是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而成的概念，是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的抽象，也是早期機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種算法，其主要應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。

人工智能包含了機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)包含了深度學(xué)習(xí)，其中人工智能出現(xiàn)得最早。舉例而言，如果想讓機(jī)器區(qū)分一張圖片中是貓還是狗，我們可以使用人工智能來解決，那么如何區(qū)分則可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過對大量貓和狗的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，經(jīng)過算法處理生成模型，來預(yù)測一張新的圖片中的動物究竟是貓還是狗。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別是，機(jī)器學(xué)習(xí)大部分算法需要人類自己尋找特征，在上述例子中，我們需要告訴機(jī)器具體從哪方面去學(xué)習(xí)圖片中的動物是貓還是狗，如告訴機(jī)器可以從毛發(fā)顏色（即特征）的角度去學(xué)習(xí)，圖片中的貓的毛發(fā)是白色的，圖片中的狗的毛發(fā)是黃色的，機(jī)器通過這些人類告訴它的特征信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，并對新的圖片中的貓和狗進(jìn)行區(qū)分。而深度學(xué)習(xí)可以自動生成特征，即我們不需要告訴機(jī)器從哪些角度去學(xué)習(xí)，機(jī)器能夠自己尋找角度來學(xué)習(xí)圖片的信息，并對圖片進(jìn)行區(qū)分。但是深度學(xué)習(xí)也需要更多的數(shù)據(jù)，才能得到準(zhǔn)確的結(jié)果。