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今天和大家一起探讨三者和三者之间的关系,
1. 人工智能
先从概念上捋一下,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、也可能超过人的智能。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能分两种:一种是强人工智能,一种是弱人工智能。
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器,这样的机器有“自我意识”,跟人类的意识一样或者完全不一样。
弱人工智能相对于强人工智能,只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。目前主流科研集中在弱人工智能上。
2. 机器学习
机器学习(Machine Learning) 是人工智能的核心,属于人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科。其模型包括神经网络、决策树、支持向量机、聚类等。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。下图简单做个机器学习与人类思考的对比。
3.深度学习(Deep Learning)则是一种实现机器学习的方法,是由机器学习模型中神经网络模型而发展壮大的一个算法领域。它使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。 其目的在于建立、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:
1)声音:主要针对语音识别、语音合成、语音模拟等。
2)文本:包含自然语言处理、自然语言生成等。
3)图像:针对计算机视觉领域,包括图像分类、图像目标检测、图像语义分割等。
4)时间序列:主要在数据传感、关联事件分析等细分领域。
5)视频:主要在视频内容理解,智能视频广告等领域。
4.三者的关系与区别:
主流观点中,人工智能、机器学习、深度学习三者的关系如下图所示。人工智能是最早出现的,其次是机器学习,最内部是深度学习,也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。
5.人工智能涉及的面非常的复杂和广泛,如比较流行的物联网、大数据、云计算、算法、数据发掘等等都与其有关联,而且都不会离开数据(结构化/半结构化/非结构化)而单独存在。同时,涉及到数据,其又会涉及到数据的存储、数据的安全以及数据的使用等等,其实以上所有都是相辅相成,循序渐进的在发展。
举例几个人工智能的应用场景:无人驾驶汽车、人脸识别、机器翻译、声纹识别、智能客服机器人、智能外呼机器人、智能音箱、个性化推荐、医学图像处理、图像搜索等。