神经网络与人工智能
为了便于区分这些关键术语：人工智能、机器学习、深度学习与神经网络，在相关领域中这些术语的使用频率非常高。
它们各自代表了不同的技术分支和应用场景是什么？
通过图表可以更加直观地理解它们之间的异同点
人工智能 ：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。
机器学习 ：如果一个任务可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也随之增加，那么就认为这个程序可以从经验中学习。
深度学习 ：其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题。
神经网络 ：最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是一门探讨如何探讨延伸和拓展人类智能的技术学科，在此基础之上发展出了各种理论方法和技术，并致力于开发能够模仿人类思维并应用于不同领域的技术与系统。该学科主要涵盖机器人技术、语音识别与自然语言处理等多个方向，并在医疗诊断等领域取得了显著成果。作为计算机科学的重要分支之一，在其发展过程中不断融合了心理学和社会学等多学科知识，并因此衍生出了许多创新的应用领域。自其诞生以来，在理论和技术层面都取得了长足的进步，在医疗诊断等领域已经展现出了显著的优势，并在未来有望成为推动社会进步的重要力量之一
人工智能有多重要
2018年的Google I/O开发者大会上与以往不同的是聚焦于人工智能技术这一核心议题。会上谷歌创始人皮查伊指出谷歌旗下推出的应用程序和服务如谷歌助手安卓P版以及 Gmail等多个产品都采用了先进的人工智能技术。
人工智能已成为重塑互联网格局的关键力量，并非仅限于谷歌（Google）、脸书（Facebook）、亚马逊（Amazon）以及中国的BAT集团、TMD集团（包括今日头条、美团、滴滴）和华为小米等主要企业的积极布局。人工智能不仅仅能够提升现有业务价值（例如对谷歌而言意味着提高广告转化率），还能够催生出无数新颖的新兴业务模式。谷歌率先将人工智能引入互联网领域，并通过旗下AlphaGo系统击败人类顶级棋手的历史时刻，首次让全球 firsthand认识到人工智能的强大威力。
李彦宏指出，在未来三十年间，人工智能技术将在人类社会中发挥重大的作用，并将引发根本性的变革。已被广泛认同为一种普遍现象的是，在过去几千年里伦理道德一直是推动人类文明发展的核心保障机制；同样重要的是其伦理规范将成为构建智能社会发展框架的关键基础。
随着人工智能技术的进步，在未来十年内它可能彻底改变各个行业的格局；各行业都面临着通过技术创新降低使用门槛和提升生产效率的机会，在某些领域这一转变或许已在眼前。
人工智能学习阶段
人工智能研究的主要领域可分为五个层级：
基础支撑系统由数据与计算能力两大模块构成，
其中数据规模越大，
人工智能的整体实力就越强。
其上一层是算法体系，
包括卷积神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、Q-Learning等机器学习核心算法。
第三层次涉及核心技术与关键挑战，
涵盖计算机视觉技术、语音工程学以及自然语言处理等多个前沿领域。
此外还包括智能控制系统等技术派生方向，
如强化学习（reinforcement learning）及其在大数据分析中的统计系统应用。
第四层面涵盖核心技术应用，
主要集中在图像识别技术、语音识别技术以及机器翻译等领域。
最高层面则是智能化解决方案的实际运用，
特别是在金融行业中的投资决策分析，
医疗领域的疾病诊断支持，
互联网领域的服务推荐优化，
以及交通管理中的智能调度规划等方面均有重要体现。
人工智能的应用场景主要有以下几个方面：
在计算机视觉领域
在语音相关领域
在自然语言处理领域中 ，近年来取得了重大的进展——机器翻译技术得到了显著提升。例如Google Translate系统常被视为人工智能发展史上的里程碑事件。IBM Watson系统近年来，在2010年代中期，在一项娱乐节目中与顶级人类选手进行了问答挑战，并最终取得胜利。这充分展现了计算机智能水平的重大进步。
基于决策系统的框架中, 决策系统的演进与解决棋类问题的能力提升紧密相关. 始于20世纪80年代初的西洋跳棋领域, 直至进入90年代国际象棋对弈阶段, 每一次机器程序实现击败人类选手的成功案例, 都标志着人工智能技术的重大突破. 该技术体系已在自动化交易和量化投资等领域展现出巨大潜力.
在大数据的应用领域中
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），通常简称为神经网络，在生物神经系统启发下建立的一种数据处理模型。这种计算系统由大量的人工神经元相互连接并执行运算，在外界信息的影响下动态调整自身结构。通过优化神经元之间的联系强度——权值——对输入数据进行建模处理，并最终具备自主决策的能力。人类大脑作为模式识别系统的典范，在10^11数量级的神经元构成下运行速度远超现代计算机的速度优势。如此复杂的非线性计算架构持续协调全身功能以应对各类任务：当视觉系统接收到熟悉面孔的图像时，在短短数百毫秒内即可完成精确识别工作。尽管某些昆虫具有简单的神经系统和感知能力依然表现出卓越的识别性能；而蝙蝠依靠其先进的声纳系统能够精确采集目标的位置、速度及大小等关键参数，并通过回声定位技术成功捕获猎物。从理论上讲，在生物神经系统形成具有高度识别能力之前需经历漫长的进化过程：个体自出生起便不断接收外部环境信息，在这一过程中神经系统不断进化以支持智能思维与情感等高级精神活动的发展
在人类刚刚出生时，其种经元存储的信息相当于一张白纸。 在环境中各种输入信号的刺激下，神经元之间的连接关系逐渐发生了改变，最终对信号做出正确的反应。人工神经网络模型就是模仿生物神经网络建立起来的，但它是对生物神经网络的抽象，并没有也不可能完全反映大脑的功能和特点。事实上神经网络不可能也没有必要达到大脑的复杂度，因为生物大脑的训练过程是生物的整个生命周期，即使建立了与之复杂度相当的网络模型，训练所花费的成本也会令其输出的-切结果失去应有的价值。
在人工神经网络中，最承要的概念莫过于神经元节点与权值。节点对应有向图中的节点，权值表示节点间相互连接的强度，人的神经网络的可塑性表现在，其连接权值都是可调整的，它将-系列仅具有简单处理能力的节点遥过权值相连，当权值调整至恰当值时，就能输出正确的结果。网络将知识存储在调整后的各权值中，这-点是神经网络的精髓。
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