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人工智能和深度学习的关系是什么？

人工智能,机器,深度人工智能和深度学习的关系是什么？

发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

人工智能和深度学习的关系是什么？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

一、人工智能

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。

人工智能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。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。

二、数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)，顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息，按照教科书的说法，这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”，信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘更偏向应用。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

三、机器学习

机器学习(Machine Learning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。

机器学习的思想并不复杂，它仅仅是对人类生活中学习过程的一个模拟。而在这整个过程中，最关键的是数据。

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)。

四、深度学习

深度学习(Deep Learning)的概念源于人工神经网络的研究。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，例如图像，声音和文本。

五、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：

向左转|向右转

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

向左转|向右转

六、数据挖掘与机器学习的关系

数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

向左转|向右转

机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。

回答于 2019-09-11 08:43:50

人工智能是指让计算机具有与人一样的智能思考能力的一种技术愿景。

这项技术愿景的定义来源于计算机学家艾伦 图灵，他定义了图灵测试的标准。简单来说就是，让一个测试者与被测试者（一个人和一个计算机)通过一些装置提问沟通。

图灵

如果机器让参与者做出超过30%的误判，那么这台计算机就通过了测试，被认为具有人类智能。其实，也就是说，测试者根本没法发现，对面回答他的提问的到底是人还是计算机，这时候，就判定那台计算机具有人类智能。

图灵之后，大概在1958年左右，美国的计算机科学家就开始大力发展人工智能了。他们希望用编程的办法，也就是编写程序，让计算机能通过图灵测试，实现人类的智能。但很遗憾，这条路没有走通。因为无论人们怎么设置计算机的算法，都没办法让计算机通过测试。人们往往很快就能发现，对面的是一台计算机。

深蓝

从那时开始，人工智能技术就开始没落了，多年来无人问津。这种情况直到互联网时代，互联网+传感器技术，带来了大量的数据。

计算机科学家们开始觉得，可以采用另外的思路来实现人工智能这个梦想。于是，他们开发了深度学习。

什么叫深度学习呢？

就是通过给计算机提供数据，来训练它修改自己的程序和算法。这就相当于你教育孩子的时候，之前的计算机科学家就像不断告诉孩子该怎么做的父母；而深度学习，是让孩子们不断地去经历现实，自己来寻找对现实的解释和理解。

这意味着，计算机科学家只提供一个基础的算法，然后，喂给人工智能大量的数据，让它不断迭代自己的算法来理解这些数据。

而不是像以前一样，遇到无法理解的数据就丢弃掉。因为，没有人能丢弃掉现实，所以计算机才像傻瓜一样，它不理解你，就不搭理你，一下子就被发现是计算机了。

深度学习不能不理数据，他要不断地迭代自己的算法，来找到能解释这些数据的算法。

人工智能深蓝和后来的阿尔法狗，就是深度学习技术的人工智能的代表。它们不断地学习棋谱，最终在国际象棋和围棋上，挑战人类，获得胜利。

正因为如此，深度学习唤起了人工智能的第二次高潮，人们开始相信，人工智能一定能实现，而且会改变世界。

但目前，还没有人工智能宣称通过了图灵测试，所以，目前你会感觉到，那些人工智能助手什么的，还是人工弱智的表现。

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