人工智能、机器学习和深度学习

人工智能、机器学习、深度学习的概念以及它们之间的联系与区别。

一、介绍

1. 人工智能

人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术。

人工智能一般分为三大类：弱人工智能、强人工智能和超人工智能 。
弱人工智能：擅长于单个方面的人工智能。
强人工智能：人类级别的人工智能。在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。
超人工智能：在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。
人工智能革命是从弱人工智能，通过强人工智能，最终到达超人工智能的旅途。目前人工智能所处的阶段还在弱人工智能阶段，距离强人工智能还有较长的路要走。

人工智能涵盖计算智能、感知智能和认知智能这些多层次体系。第一层为计算智能层级：具备存储与处理数据的能力；第二层为认知智能层级：通过交流与观察获取信息；第三层即当前最高水平的感知智能层级：使机器或系统能够理解和进行深度思考。这也是人工智能研究者们不断追求的目标。

2. 机器学习

机器学习属于人工智能的领域之一；它是实现人工智能的核心技术之一；主要通过机器学习这一手段来解决人工智能中的各种问题。

机器学习通过一系列算法让计算机自动学习并从数据中提取出模式或规律；随后根据这些规律对新的样本进行预测；可以用数学模型的形式表示如下：

对于某类任务T和性能度量P，在任务T上按照标准P来评估某个计算机程序的性能，在经历一系列经验数据集E的过程中不断优化其性能，则称该程序能够从经验数据集E中学习。

机器学习按其主要的学习形式可分为有监督学习、无监督学习与强化学习等三大类别。
在有监督学习中，则通常会预先准备一批包含输入样本及其正确输出的训练数据集，并利用这些数据让计算机进行模型训练以便能够根据新的输入获得相应的预测结果。这一类算法主要包括线性回归模型、逻辑回归算法、支持向量机以及随机森林等技术。
而无监督学习的主要目标则是通过分析特征数据（无需标签信息）来发现数据中的潜在结构与模式，在实际应用中常用于仅凭输入样本进行数据聚类分析以及自组织映射等任务。
强化学习则通过与环境的交互作用来逐步优化解决问题的策略，在此过程中系统会根据行动效果获得奖励或惩罚信号，并最终形成一套能在复杂多变的状态空间中做出最优决策的行为模型。

３. 深度学习

机器学习领域中的深度学习是一种基于数据特征提取的方法。它并非独立的学习方法，在实际应用中会结合有监督与无监督学习技术训练深度神经网络模型。通常情况下，我们将基于深层神经网络实现的算法统称为深度学习；从本质上讲，在学术界人们普遍认为两者具有相同的核心内涵。所谓深度神经网络，则是指包含多层隐藏层的人工神经网络架构。于2006年时，Geoffrey Hinton在一篇论文中首次提出"Deep Learning"这一概念，在此之前人们并未单独将其视为一种独立的学习方法。该理论体系随后迅速发展起来，并逐渐成为现代人工智能研究的核心方向之一。

二、总结

人工智能：通过使机器具备与人类相似的思考与推理机制来实现智能。
机器学习：作为实现人工智能的关键组成部分之一。
深度学习：作为实现机器学习的关键技术。