人工智能的浪潮正在席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们耳边:人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。为了帮助大家更好地理解人工智能,这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义,理清它们之间的关系。
1956年,几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议,提出了“人工智能”的概念,梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后,人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中,并在科研实验室中慢慢孵化。随着技术的进步,人工智能的研究领域也在不断扩大,图1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。

图1 人工智能研究分支

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, 如图2所示:

图2 三者的区别和联系

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