人工智能的浪潮正在席卷全球，很多词语总是在我们耳边回响：人工智能（Artificial***********）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning） 。 很多人总是对这些高频词的含义以及背后的关系一知半解。
为了帮助大家更好地理解人工智能，本文用最简单的语言解释了这个词汇的含义，并理清了它们之间的关系，希望对刚刚入门的人有所帮助。
人工智能：从概念到繁荣
1956年，几位计算机科学家聚集在达特茅斯会议上，提出了“人工智能”的概念人工智能和深度学习，梦想着利用当时刚刚出现的计算机构造出与人类智能具有相同本质特征的复杂机器。 从此，人工智能始终回响在人们的脑海中，并逐渐在科研实验室中孵化。 未来几六年，人工智能仍处于极地逆转，要么被称为人类文明光明未来的预言，要么被当作科技疯子的一时兴起扔进垃圾堆。 直到2012年，这两种声音仍然同时存在。
2012年之后，得益于数据量的下降、计算能力的提升以及新的机器学习算法（深度学习）的出现，人工智能开始爆发。 LinkedIn近日发布的《全球AI人才报告》显示，截至2017年第一季度，基于LinkedIn平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，与国外差距仅人工智能人才就达500万以上。
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、进化估计、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。
不过，目前的科研工作集中在弱人工智能部分，很有希望在不久的将来取得重大突破。 影片中的人工智能大部分都是在描绘强人工智能，这在当前的现实世界中是无法实现的。 真正实现（一般将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，后者使机器具有观察和感知的能力，并能实现一定程度的理解和推理，而强人工智能则使机器获得适应能力，解决以前没有遇到过的问题）。
弱人工智能有望取得突破，它是如何实现的，“智能”从何而来？ 这很大程度上要归功于人工智能的一种方法——机器学习。
要学习人工智能相关的技术知识，可以了解在线教育平台——深蓝大学。 青澜大学是一个针对人工智能等前沿技术的在线教育平台。
机器学习：实现人工智能的一种方式
机器学习最基本的方法是利用算法分析数据，从小学习，然后对现实世界中的干扰做出决策和预测。 与通过硬编码来解决特定任务的传统软件程序不同，机器学习使用大量数据进行“训练”，并通过各种算法从小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，经常会出现产品推荐。 这就是商城，根据你之前的购物记录和繁琐的收藏清单，来识别出你真正感兴趣、愿意订购的产品。 这样的决策模式可以帮助商场为顾客提供建议，鼓励产品消费。
机器学习直接来自早期的人工智能领域。 传统算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等。从学习技巧的角度来看，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如维数问题）减少问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。
传统机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG的物体检测等领域的应用已经基本满足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。
深度学习：一种支持机器学习的技术
深度学习本来就不是一种独立的学习方法。 它还使用监督和无监督学习方法来训练深度神经网络。 然而，由于近年来该领域的快速发展，一些独特的学习方法相继被提出（如方差网络），因此越来越多的人将其视为一种单独的学习方法。
最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的学习过程。 深度神经网络本身并不是一个新概念。 可以粗略地理解为包含多个蕴含层的神经网络结构。 为了提高深度神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方式和激活函数进行了相应的调整。 虽然早年有很多意见，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，最终的结果并不理想。
深度学习以令人惊叹的方式完成了各种任务，使所有机器辅助功能成为可能。 自动驾驶汽车、预防性医疗保健，甚至更好的电影推荐都指日可待，或者说可能成为可能。
两者的区别和联系
机器学习是实现人工智能的一种方式，深度学习是实现机器学习的技术。 我们用最简单的方式——同心圆来直观地诠释它们之间的关系。
两者关系示意图
目前，业界普遍存在一个误解，即“深度学习最终可能会淘汰所有其他机器学习算法”。 这些意识的形成，主要是由于目前深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的应用远远超过了传统的机器学习方法，但媒体却夸大了深度学习的报道。
深度学习是目前最热门的机器学习方法，但并不意味着它是机器学习的终结。 目前至少存在以下问题：
1、深度学习模型需要大量的训练数据，才能凸显神奇效果，但在现实生活中，经常会遇到小样本问题。 这个时候深度学习技术就很难上手，传统的机器学习技术就可以应付； 2.在某些领域，使用传统的简单机器学习方法就可以很好地解决，不需要使用复杂的深度学习技术； 3、深度学习的思想来源于人脑的灵感，但绝不是对人脑的模拟。 例如，给三四岁的儿子看一辆自行车后，即使自行车的外观完全不同，女儿也很可能能够判断出这是一辆自行车，也就是说，这是人类学习过程往往不需要大规模的训练数据，而今天的深度学习技术似乎并不是对人脑的模拟。
深度学习大亨 Yoshua Bengio 在 Quora 上回答类似问题时，有一段非常好的段落。 下面引用一段话来回答上述问题：
科学不是战斗，而是合作。我们彼此团结。科学是爱的行为，而不是战争。爱我们周围世界的美丽，爱分享和共同建设一些东西。
这段话的大意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单向黑暗之路，而是同行之间相互学习、取长补短、取长补短，站在巨人的右臂上不断前行。 机器学习研究也是如此。 殊死搏斗是邪教人工智能和深度学习，开放包容才是正道。
结合2000年以来机器学习的发展，看到Bengio的这句话，我感触很深。 进入21世纪，纵观机器学习的发展，研究热点可以简单概括为2000-2006年的流形学习、2006-2011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？ 深度学习三巨头之一的吴恩达曾表示，“继深度学习之后，迁移学习将推动下一波机器学习技术浪潮”。 但最终谁能预测机器学习的下一个热点会是什么。