什么是人工智能?人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗?

IMcoolgeek 秀才 2021-10-08 15:09:33

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。

欢迎大家和我一起讨论前沿科技知识。欢迎关注,欢迎讨论。

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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⼈⼯智能、机器学习深度学习的区别与联系 ⼈⼯智能、机器学习深度学习的区别与联系 ⼀、 ⼀、 说明 说明 1.1 背景说明 背景说明 记得在学校的时候⽕的是⼤数据、云计算和物联⽹,毕业后⽹上就开始很多讨论⼈⼯智能(还有区块链)。当只是⽹上听说的时候总觉得⽐ 较遥远,⼼⾥并没有很⼤的重视,直到有⼀天忘了是下午回去上班还是下午下班,和他⾛在路上的时候他也得到了⼈⼯智能。 他说,你说我们算1+1就是按规定1+1就是等于2,那你知道⼈⼯智能是怎么算1+1的吗,他不是像我们这么算的他是通过学习0.5+0.5=1、 2+2=4这样慢慢去推测1+1等于多少的,所以他算出的1+1不⼀定等于2,当然学习的数据越多结果就越准确。 说到这位⼩哥另外还不得不提,虽然我看书的习惯不是受这位⼩哥的影响⽽形成的,但买书的习惯是受这位⼩哥的影响形成的,可能还有点 青出于蓝的意思,之前我都想着去学校或者区图书馆的,他让我知道可以在亚马逊上买书。当然最近⼀位⼤学同学的⾔传⾝教⼜让我感觉去 图书馆也挺合适的,为啥就不展开了你要懂其实⾃⼰应该可以懂,主要是想说有时经历越多越感觉孔⼦等⼈说的话实在很是经典,⽐如这句 三⼈⾏必有我师焉,每个⼈都有其独特的经历(⾄少相较于你是独特的)每个⼈都有其独特的经验与感悟每个⼈都有其值得你学习、借鉴乃 ⾄敬重的地⽅。所以现在⽽⾔我总愿意接触更多的⼈,去听他们的故事和想法。另外同时也想说,我个⼈⼀直不太喜欢(或者叫敢)对⼀件 事物并不了解就⼈云亦云地对其评头品⾜,⽐如你连四书五经是什么都不知道你就反对(我觉得《⼤学》和《中庸》讲得都还挺好的)或者 再⽐如你连马克思主义是什么都不知道你就反对;我挺佩服这位⼩哥的⼀点感觉他知道⼀点就能侃侃⽽谈,当然最主要的是其判断时常没有 很⼤的偏差。 受此番讨论影响,⼜回家志趣甚⾼地拿起了刚买不久的周志华的那本《机器学习》,然后看着那些复杂的数学符号和公式灰⼼丧⽓地确认⾃ ⼰看不懂,⾃⼰的机器学习之路就此告⼀段落了。说实话到现在关于⾼等数学,我⼤概只模糊记得微分是求导、积分是求⾯积。 到S市后专门做了安全⽅⾯的⼯作,另外说形成了通过买书来学习的习惯,在找书时看到刘焱的AI安全三部曲,⼜是AI⼜是安全的就买了回 来。但感觉其内容和周志华的《机器学习》很不⼀样就有点迷糊了,然后⼜买了《深度学习框架PyTorch⼊门与实践》和《TensorFlow实战 Google深度学习框架》,这两本的内容⼜和前边两本⼜不太⼀样,加之当时代码能⼒⼜有限,只能再次认为⼈⼯智能太过博⼤精深,⾃⼰⼀ 时间是搞不定了。 去年和⼀位朋友学习时也有时会提起⼈⼯智能,我只能根据⾃⼰的感觉判断说机器学习根本不是单纯的⼀种算法⽽是⼀系列算法的集合,这 些算法也不是最近才出现的⽽是很久以前就有了只是现在能收集的数据⽐较多电脑的计算能⼒也上来了所以机器学习⽕了起来,虽然尽量假 装得理直⽓壮但确实没有很多底⽓。 其实每每谈到⼈⼯智能都是这样,如同⾻梗在喉。肺炎打乱了年前的⼀些计划,但困在家也让⾃⼰有时间拿下⼈⼯智能这⼀知识框架⾥边最 后⼀张拼图。 当然也有⼀些曲折,⼀是在家时间长了⼯作学习的效率就⽐较低,⼆是本来想好的腾出⼀周时间中间⼜抽了⼏天加班,三是连接GitHub等国 外的⽹站速度⽐较慢梯⼦在这时期⼜被封了下了⽂件下半天甚⾄失败很坏⼼情,四是⼀⽅⾯周志华的那本《机器学习》给的阴影⽐较⼤另⼀ ⽅⾯有⼀些其他的事可以去做如同⾯临围城必缺态度有点消极。不过好在⼀是这⼀年多来编程有很⼤的进步,⼆是上边说到的⼏本书也算是 翻过了⼏轮不须要重头理解,三是最重要的昨天看了《Web安全机器学习⼊门》这本书在GitHub上的源代码每个例⼦也就⼀百来⾏容易看 懂。 1.2 内容说明 内容说明 本⽂⼤数多内容总结⾃刘焱的AI安全三部曲:《Web安全机器学习⼊门》、《Web安全深度学习实践》、《Web安全强化学习与GAN》。 刘焱GitHub地址:(三本书对应的项⽬依次是1book、2book、3book) 另外对项⽬⽬录结构做⼀些说明:《Web安全机器学习⼊门》各章节与1book各python⽂件对应关系书中有明确说明;《Web安全深度学习 实践》基本是⼀章⼀个python代码⽂件,在每章的开头都有说明本章对应的代码⽂件是哪个,另外也可直接⾃⾏按单节名与⽂件名对应。 ⼆、⼈⼯智能、机器学习深度学习 ⼆、⼈⼯智能、机器学习深度学习 2.1 三者定义与关系 三者定义与关系 ⼈⼯智能:凡是有if-else等分⽀语句的程序都可以算是⼈⼯智能。⽐如没检测到⼈进门时不开灯检测到⼈进门就开灯这种就可以算⼈⼯智 能。 机器学习:假设特征x和输出结果y的关系为y = w(x),我们得出l = (y1 - y1') ^2 + (y2 - y2') ^2 + ... = (y1

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