人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么？

可能有很多小伙伴认为人工智能就是机器学习或者是深度学习，那么，今天小麦就带大家梳理一下这三者的关系吧~
人工智能
是使用与传统计算机系统完全不同的工作模式，它可以依据通

一、人工智能

从广义上讲，人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。我们通常所说的人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。

我们今天读到了很多关于人工智能的内容，比如语音识别(用于智能个人助理设备)，面部识别(被用在目前社交媒体上很流行的滤镜中)，或者物体识别(比如搜索苹果和橙子的图片)。然而这些功能是如何实现的？

二、机器学习

机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后，系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进，因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。

任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目标函数聚类方法)、决策树(Decision Trees，运用概率分析的一种图解法)、随机森林(Random Forest，运用概率分析的一种图解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量机)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神经网络)。

三、深度学习

深度学习(Deep Learning)的概念源于人工神经网络的研究。这里所说的深度是指层，层越多，越深，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。

例如，一台深度学习的设备可以检查大数据——比如通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地——来准确判断一个苹果是不是青苹果，一个橙子是不是血橙。

四、人工智能与机器学习、深度学习的关系

严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。

早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的;而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。所以今天的AI和ML有很大的重叠，但并没有严格的从属关系。

不过如果仅就计算机系内部来说，ML是属于AI的。AI今天已经变成了一个很泛泛的学科了。

深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

所以，如果把人工智能与机器学习当成两个学科来看，三者关系如下图所示：

如果把深度学习当成人工智能的一个子学科来看，三者关系如下图所示

本人目前从事大数据行业，同时也在研究人工智能，欢迎评论区留言探讨。