人工智能（Artificial Intelligence-AI）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）之间区别

2020年，不论你是否主动关注AI，机器学习，深度学习还是数据科学，但在媒体的无限吹捧中一定有所耳闻。此处为在Google trend中搜索这些关键字，可见火爆程度逐年增加。

一、人工智能的概念提出到迅速发展

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。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到500多万。人工智能的研究领域也在不断扩大，图二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。

但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分，并很有希望在近期取得重大突破，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现（通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题）。弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，“智能”又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。

二、机器学习

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。

一言以蔽之，由 Tom Mitchell 给出的被广泛引用的机器学习的定义给出了最佳解释。下面是其中的内容： “计算机程序可以在给定某种类别的任务 T 和性能度量 P 下学习经验 E ，如果其在任务 T 中的性能恰好可以用 P 度量，则随着经验 E 而提高。” 是不是读起来很绕口呢？让我们用简单的例子来分解下这个描述。示例 1：机器学习和根据人的身高估算体重假设你想创建一个能够根据人的身高估算体重的系统（也许你出自某些理由对这件事情感兴趣）。那么你可以使用机器学习去找出任何可能的错误和数据捕获中的错误，首先你需要收集一些数据，让我们来看看你的数据是什么样子的：

图中的每一个点对应一个数据，我们可以画出一条简单的斜线来预测基于身高的体重例如这条斜线：Weight (in kg) = Height (in cm) - 100这些斜线能帮助我们作出预测，尽管这些斜线表现得很棒，但是我们需要理解它是怎么表现的，我们希望去减少预测和实际之间的误差，这也是衡量其性能的方法。深远一点地说，我们收集更多的数据 (experience)，模型就会变得更好。我们也可以通过添加更多变量（例如性别）和添加不同的预测斜线来完善我们的模型。

我认为机器学习是属于预测领域的：“给定具有特定特征的样本X，预测它的Y值”。这些预测可能是关于未来（“预测这个病人是否会得败血症”），但也可能是一些对计算机而言的弱势领域（“例如预测这个图像中是否有鸟”）。几乎Kaggle的所有比赛项目都可以被认为是机器学习问题：他们提供一些训练数据，然后看看选手们能否使用自己的模型对新的示例做出准确的预测。

数据科学和机器学习之间有很多重叠之处。例如，逻辑回归可以用来获取各种数据之间的关联并做出预测（“用户越富有，他们会购买我们的产品的可能性越大，因此我们应该相应的改变我们的营销策略，如果这个用户有53 ％的可能性购买我们的产品，那我们就应该去向他推销”）。

像随机森林这样的模型可解释性稍差，而且更适合“机器学习”算法去描述，而深度学习等方法则是十分难以解释的。如果你的目标是获取见解而不是做出预测，那么机器学习并不适合你。因此，我们可以想象机器学习和数据科学之间有一个简单的界限，更多可解释的模型倾向于数据科学，更多的“黑盒”模型则在机器学习方面。

大多数从业者可以非常轻松地在这两个领域之间来回切换。我就会在工作中同时使用机器学习和数据科学：我可能会使用堆栈溢出流量数据建立一个模型来确定哪些用户可能正在寻找工作（机器学习），但与此同时我也需要就模型为什么能起作用给出总结并进行可视化测试（数据科学）。这是发现你模型中的缺陷，并与算法偏差作斗争的重要途径。这是数据科学家经常负责开发产品的机器学习组件的原因之一。

三、深度学习

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。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。

深度学习的概念并不新颖。它已经存在好几年了。但伴随着现有的所有的炒作，深度的学习越来越受到重视。正如我们在机器学习中所做的那样，先来看看深度学习的官方定义，然后用一个例子来解释。 “深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，而更为抽象的表示则以较不抽象的方式来计算。” 这也有点让人混乱。下面使用一个简单示例来分解下此概念。示例 1：形状检测先从一个简单的例子开始，从概念层面上解释究竟发生了什么的事情。我们来试试看如何从其他形状中识别的正方形。

我们眼中的第一件事是检查图中是否有四条的线（简单的概念）。如果我们找到这样的四条线，我们进一步检查它们是相连的、闭合的和相互垂直的，并且它们是否是相等的（嵌套的概念层次结构）。所以，我们完成了一个复杂的任务（识别一个正方形），并以简单、不太抽象的任务来完成它。深度学习本质上在大规模执行类似逻辑。示例 2：猫VS狗我们举一个动物辨识的例子，其中我们的系统必须识别给定的图像中的动物是猫还是狗。阅读下此文，以了解深度学习在解决此类问题上如何比机器学习领先一步。

四、三者之间的联系
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。

目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题：1. 深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；2. 有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；3. 深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。深度学习大佬 Yoshua Bengio 在 Quora 上回答一个类似的问题时，有一段话讲得特别好，这里引用一下，以回答上述问题：Science is NOT a battle, it is a collaboration. We all build on each other’s ideas. Science is an act of love, not war. Love for the beauty in the world that surrounds us and love to share and build something together. That makes science a highly satisfying activity, emotionally speaking!这段话的大致意思是，科学不是战争而是合作，任何学科的发展从来都不是一条路走到黑，而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰，站在巨人的肩膀上不断前行。机器学习的研究也是一样，你死我活那是邪教，开放包容才是正道。结合机器学习2000年以来的发展，再来看Bengio的这段话，深有感触。进入21世纪，纵观机器学习发展历程，研究热点可以简单总结为2000-2006年的流形学习、2006年-2011年的稀疏学习、2012年至今的深度学习。未来哪种机器学习算法会成为热点呢？深度学习三大巨头之一吴恩达曾表示，“在继深度学习之后，迁移学习将引领下一波机器学习技术”。但最终机器学习的下一个热点是什么，谁又能说得准呢。

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