要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现了深度学习,今天的AI大爆发是由深度学习驱动的。机器学习:抵达AI目标的一条路径。大体来讲,机器学习就是用算法真正解析数据,不断学习,然后对世界中发生的事做出判断和预测。此时,研究人员不会亲手编写软件、确定特殊指令集、然后让程序完成特殊任务,相反,研究人员会用大量数据和算法“训练”机器,让机器学会如何执行任务。深度学习:实现机器学习的技术“人工神经网络(Artificial Neural Networks)”是另一种算法方法,它也是早期机器学习专家提出的,存在已经几十年了。神经网络(Neural Networks)的构想源自于我们对人类大脑的理解——神经元的彼此联系。二者也有不同之处,人类大脑的神经元按特定的物理距离连接的,人工神经网络有独立的层、连接,还有数据传播方向。有了深度学习,机器学习才有了许多实际的应用,它还拓展了AI的整体范围。 深度学习将任务分拆,使得各种类型的机器辅助变成可能。无人驾驶汽车、更好的预防性治疗、更好的电影推荐要么已经出现,要么即使出现。AI既是现在,也是未来。有了深度学习的帮助,也许到了某一天AI会达到科幻小说描述的水平,这正是我们期待已久的。你会有自己的C-3PO,有自己的终结者。