AI火爆但你知道人工智能、机器学习和深度学习有何不同

人工智能，一个引领未来的概念。

它不再仅仅属于科幻小说的范畴，而是已经成为我们日常生活的一部分。对于人工智能的描绘，众说纷纭，但所有说法都有其真实的一面。

今年早些时候，谷歌Deepmind的AlphaGo击败了围棋大师李世石，这一事件在媒体中引起了广泛关注。在报道这一胜利时，媒体使用了人工智能、机器学习和深度学习等术语。这些术语背后，是技术的交融与演进。

人工智能、机器学习和深度学习，这三者之间的联系与差异，可以通过一个简单的图表来展示。人工智能是一个大的领域，机器学习是其中的一部分，而深度学习则是机器学习的一个子领域。正是深度学习推动了今天人工智能的飞速发展。

人工智能的发展历程，可谓是从不被看好到快速发展的转变。其起源可追溯到1956年的达特茅斯会议，自那时起，人工智能的概念便不断被探讨和研究。实际上，直到2012年之前，人工智能的发展一直面临诸多挑战。但过去几年，尤其是自2015年以来，人工智能实现了爆炸式的发展。这其中，GPU的发展、大数据的兴起等起到了关键的推动作用。

人工智能的实现，离不开机器的智能。这种智能并非完全由人类创造，而是通过机器学习的方式获得。机器学习是一种使机器能够通过数据分析、自我学习并作出预测的方法。而深度学习的出现，则为机器学习带来了革命性的变革。它利用人工神经网络的方法，模拟人脑神经元之间的连接方式，从而实现更为精准的学习和预测。

现在我们所拥有的人工智能，更多的是“狭义人工智能”。它能在特定任务上表现得像人类一样出色，甚至更好。例如，Pinterest的图像分类服务以及Facebook的人脸识别功能，都是狭义人工智能的杰出代表。

实现这样的人工智能，背后是机器学习的力量。机器学习使得机器能够自我学习、自我优化，从而完成各种任务。而深度学习的出现，则为机器学习提供了更为强大的工具和方法。

人工智能、机器学习和深度学习，这三者之间的关系密切而复杂。正是深度学习的出现，使得人工智能在今天的快速发展成为可能。从最初的科幻梦想，到今天的现实生活，人工智能正在改变我们的世界。人工神经网络的结构与运作方式就如同人类大脑的神经元一样，虽然由离散的分层、连接和数据传播方向构成，但其内部运行过程同样充满复杂性。想象一下你拍摄的照片，它被分割成若干小块，然后输入到神经网络的第一层。第一层神经元会对这些数据进行处理，并将结果传递给第二层的神经元，如此层层传递，直至最后一层得出结果。

每个神经元都承担着对输入信息的权重分配任务，这就像是在判断每个信息点的正确或错误状态。这些权重信息综合起来，决定了最终的输出结果。以识别交通标志为例，神经网络会对标志图片进行深入分析，包括其形状、颜色、图案等各个方面。然后，基于这些权重信息，神经网络会生成一个“可能性向量”，告诉我们这个标志是停止标志的可能性有多大，还是其他类型的标志。

人工神经网络的历史可以追溯到人工智能的早期阶段，但其在“智能”方面的突破却是在近期才实现。由于需要大量的计算资源，早期的神经网络实现起来非常困难。多伦多大学的吉奥夫里·辛顿（Geoffrey Hinton）领导的研究团队通过不懈努力，终于找到了一种可以在超级计算机上运行的算法。直到GPU大规模部署后，这种技术才真正流行起来。

回到交通标志识别的例子，尽管人工神经网络有时可能会得出错误的答案，但通过大量的照片训练，神经网络可以逐渐提高其识别的准确性。只有通过数以百万计的图片训练，神经网络才能准确地识别出各种情况下的停止标志，无论其处于清晰还是模糊的状态。

吴恩达，这位在谷歌期间开发出成功识别小猫的神经网络系统的专家，他的突破点在于扩大神经网络的规模并增加其深度。他利用了海量的YouTube视频数据来训练神经网络，其深度学习的理念强调了数据处理的“深度”。

如今，基于深度学习的图像识别技术已经超越了人类的表现，其应用范围也从小猫拓展到了癌症指标检测、肿瘤迹象识别等多个领域。谷歌的AlphaGo通过自我对弈的神经网络学会了围棋，展现了人工智能的强大潜力。

深度学习不仅是人工智能的未来引领者，还带来了许多实际应用，大大扩展了人工智能的应用领域。借助深度学习，机器可以完成各种任务，从无人驾驶汽车到更高效的医疗预防，再到更精准的电影推荐。人工智能已经成为现在和未来的代表，而深度学习使其从科幻走向现实，让我们梦想中的C-3PO机器人和终结者逐渐成为可能。