人工智能、机器学习和深度学习之间的区别

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当今世界，人工智能、机器学习与深度学习已成为科技领域的热门话题。全球企业纷纷利用这些技术打造智能化的工具，以提升效率并改善人们的生活品质。

人工智能（AI）的核心在于创造具有“智能”的机器；机器学习（ML）是AI的一个重要分支，它帮助构建AI驱动的应用；而深度学习（DL）则是ML的一个子集，它采用复杂的算法和海量数据来训练模型。

这三者在多个行业中都扮演着至关重要的角色，尤其是在那些致力于提供个性化用户体验的领域。然而，由于它们之间的紧密关联，许多人常常混淆这三个概念。本文将深入探讨这些技术之间的异同。

下面，让我们一同深入了解这三大技术。

人工智能、机器学习与深度学习：概念辨析

AI、ML和深度学习之间既有相似之处，又存在明显的差异，包括应用范围、工作原理和功能等方面。

让我们逐一分析这些概念，以便更好地理解它们的内涵以及它们在现实生活中的应用。

什么是人工智能 (AI)?

智能并非一系列技能的简单叠加，而是一个能够自主学习新知识的过程。人类通过教育、实践和经验等方式学习。而将人类智能赋予机器，便是我们所说的人工智能（AI）。众多信息技术公司正利用AI开发具有自主学习能力的机器。这些机器通过模仿人类行为，执行复杂的算法任务。

简而言之，AI是指在计算机系统中开发的用于控制其他计算机系统的技术。首台数字计算机诞生于20世纪40年代，而人工智能的可能性则在20世纪50年代出现。如今，AI的应用领域非常广泛，涵盖天气预报、图像处理、搜索引擎优化、医疗、机器人、物流和在线搜索等。根据当前的功能，AI可分为四种类型：

反应式机器AI
有限记忆人工智能
心智理论
有自我意识的人工智能

例如，当您与Siri或Alexa对话时，会得到及时的回应。这正是AI技术在幕后运作的体现。AI系统倾听您的声音，解读您的意图，并迅速作出反应。其他应用还包括自动驾驶汽车、AI机器人、机器翻译和语音识别等。

什么是机器学习 (ML)?

在深入探讨机器学习之前，我们需要先了解数据挖掘的概念。数据挖掘通过运用数学分析技术，在数据中发现趋势和模式，从而获得有价值的信息。

组织可以利用海量数据来优化机器学习技术。ML提供了一种基于数据经验寻找新路径或算法的方法。它专注于研究如何自动提取数据，从而做出更明智的商业决策。

ML有助于设计和开发可以从数据库中提取特定数据，从而在无需编写任何代码的情况下，提供有价值结果的机器。因此，ML提供了一种基于洞察进行预测的更有效方法。

简言之，ML通过从数据和算法中学习来掌握如何执行任务，它是人工智能的一个重要组成部分。

例如，在日常生活中，当您打开常用的平台，如Instagram时，您会看到各种产品推荐。网站会追踪您之前的搜索或购买行为，ML则获取这些数据，并根据相同的模式向您展示产品。

许多行业都在使用ML来实时检测、修复和诊断异常的应用行为。从小型的人脸识别应用到大型搜索引擎的改进，ML的应用领域十分广泛。

什么是深度学习 (DL)?

如果将人工智能比作人类的智能，那么深度学习就是人脑中的神经元。它比机器学习更加复杂，因为它使用了深度神经网络。

在这里，机器利用多层技术进行学习。该网络包含一个输入层，用于接收数据输入；一个隐藏层，用于查找隐藏特征；以及一个输出层，用于提供最终信息。

换句话说，深度学习使用一种被称为序列学习的简单技术。许多行业利用深度学习技术来构建新的概念和产品。深度学习在影响和范围上不同于机器学习。

人工智能是我们不断发展的世界的现在和未来。深度学习通过扩展AI的整体应用来实现实际应用。由于深度学习，许多复杂的任务成为可能，例如自动驾驶汽车、更好的电影推荐和医疗保健等等。

例如，当您想到无人驾驶汽车时，您一定想知道它是如何在没有人工帮助的情况下在道路上行驶的。深度学习在理解各种场景中的道路结构、行人、限速等方面提供了类似于人类的专业知识。

借助大数据和高效的计算能力，汽车可以自动驾驶，这表明它具备更好的决策能力。

人工智能、机器学习与深度学习：工作原理

现在，您对AI、ML和深度学习的概念已经有所了解。接下来，我们来比较一下它们的工作原理。

人工智能是如何工作的？

可以将人工智能看作是一种解决问题、回答问题、提出建议或进行预测的方式。

使用人工智能概念的系统通过利用迭代和智能算法整合大型数据集，并通过分析数据来学习特征和模式。它通过不断处理数据来测试和评估自身的性能，从而变得更加智能并开发出更专业的能力。

人工智能系统可以以惊人的速度执行成千上万的任务，而无需休息。因此，它们能够快速掌握高效完成任务的能力。人工智能旨在创建模仿人类行为的计算机系统，以便像人类一样思考并解决复杂问题。

为此，人工智能系统利用各种流程、技术和方法。以下是人工智能系统的不同组成部分：

神经网络：就像人脑中的神经元网络一样。它允许人工智能系统利用大量数据，分析数据以发现模式并解决问题。
认知计算：它模仿人脑在执行任务时的思维方式，以促进机器与人类之间的交流。
机器学习：它是人工智能的一个子集，允许计算机系统、应用程序和程序自动学习和开发基于经验的结果。它使人工智能能够检测模式并从数据中揭示洞察力，从而增强结果。
深度学习：它是机器学习的一个子集，使人工智能能够通过利用人工智能神经网络来处理数据并学习和改进。
计算机视觉：人工智能系统可以通过深度学习和模式识别来分析和解释图像内容。计算机视觉允许人工智能系统识别视觉数据的组成部分。

例如，验证码通过要求您识别自行车、汽车和交通信号灯等物体来学习。

自然语言处理 (NLP)：它允许系统以口头和书面形式识别、分析、解释和学习人类语言。它被用于与人类交流的系统中。

为了使人工智能系统能够工作，它必须具备上述所有这些能力。除此之外，人工智能系统还需要以下技术：

更大、更易访问的数据集，因为人工智能的发展依赖于这些数据。
通过高级算法进行智能数据处理，以便同时快速分析数据，理解复杂的问题并预测事件。
应用程序编程接口 (API)，用于将AI功能添加到系统或应用程序，使其更加智能化。
图形处理单元 (GPU) 为AI系统提供强大的计算能力，以执行数据处理和解释的繁重计算。

机器学习是如何工作的？

机器学习通过使用各种技术和算法来利用海量数据，从而分析、学习和预测未来。它涉及到许多复杂的编码和数学运算，这些数学函数提供了各种数学功能。

它通过探索数据并识别模式，从而根据以往的经验进行学习和改进。它教导人工智能系统像人类一样思考。机器学习有助于自动化完成使用一组规则和数据定义模式的任务。通过这种方式，企业可以使用人工智能系统快速执行任务。ML 主要使用两种技术：

无监督学习：它有助于在收集的数据中找到已知的模式。
监督学习：它支持数据收集或从过去的ML部署中产生输出。

深度学习是如何工作的？

首先，需要设计一个深度学习模型，以便持续观察和分析涉及逻辑结构的数据，就像人类得出结论的方式一样。

为了完成这项分析，深度学习系统利用一种分层算法结构，称为可以模仿人脑的人工神经网络。这使得系统比传统系统更有能力执行任务。

但是，必须不断训练深度学习模型，以发展和增强其能力，以便得出正确的结论。

人工智能、机器学习与深度学习：应用场景

为了全面理解AI、ML和深度学习的工作原理，了解它们的应用方式和场景至关重要。

人工智能系统被用于各种目的，例如推理和解决问题、规划、学习、知识表示、自然语言处理、通用智能、社会智能和感知等。

例如，人工智能被用于在线广告和诸如谷歌之类的搜索引擎等领域。

让我们详细了解一下。

互联网、电子商务和营销

搜索引擎：像谷歌这样的搜索引擎利用人工智能来显示搜索结果。
推荐系统：YouTube、Netflix和亚马逊等推荐系统也利用AI来根据用户的偏好或评分推荐内容。

AI被用于生成播放列表、显示视频、推荐产品和服务等等。

社交媒体：Facebook、Instagram和Twitter等网站利用AI来显示您可能感兴趣的相关帖子、自动翻译语言以及删除仇恨内容等。
广告：人工智能被用于有针对性的在线广告，以说服人们点击广告，并通过显示有吸引力的内容来增加他们在网站上花费的时间。人工智能可以通过分析用户的数字足迹来预测个性化的报价和客户行为。
聊天机器人：聊天机器人被用于控制电器、与客户沟通等。

例如，Amazon Echo可以将人类的语音转换为相应的动作。

虚拟助手：亚马逊Alexa等虚拟助手利用AI来处理自然语言并帮助用户查询信息。
翻译：人工智能可以自动翻译文本文件和口语。

例如，谷歌翻译。

其他应用包括垃圾邮件过滤、图像标记和人脸识别等。

游戏

游戏行业大量使用人工智能来制作高级视频游戏，其中包括一些具有超人能力的游戏角色。

例如，深蓝（Deep Blue）和AlphaGo都是人工智能在游戏领域的杰出代表。后者曾击败世界围棋冠军李世石。

社会经济

人工智能正被用于解决社会和经济挑战，如无家可归和贫困等。

例如，斯坦福大学的研究人员利用人工智能通过分析卫星图像来识别贫困地区。

网络安全

通过采用人工智能及其子领域ML和深度学习，安全公司可以创建解决方案来保护系统、网络、应用程序和数据。它适用于：

应用安全，以应对跨站脚本、SQL注入、服务器端伪造和分布式拒绝服务等攻击。
通过识别更多攻击和改进入侵检测系统来保护网络安全。
分析用户行为，以识别受感染的应用程序、风险和欺诈行为。
通过学习常见的威胁行为并阻止它们来防止诸如勒索软件之类的攻击，从而保护终端安全。

农业

人工智能、机器学习和深度学习有助于农业识别需要灌溉、施肥和处理的区域，从而提高产量。它可以帮助农学家进行研究，预测作物的成熟时间、监测土壤湿度、实现温室自动化、检测害虫和操作农业机械。

金融

人工神经网络在金融机构中被用于检测超出规范的索赔和收费，并调查异常活动。

银行可以使用人工智能来预防欺诈，以打击借记卡滥用、组织记账等业务、管理资产、投资股票、监控行为模式，并立即对变化做出反应。人工智能也被应用于在线交易应用。

例如，ZestFinance的Zest自动化机器学习（ZAML）是一个信用承销平台。它利用AI和ML进行数据分析并分配个人信用评分。

教育

人工智能导师可以帮助学生学习，同时减轻压力和焦虑。它还可以帮助教育工作者在Moodle等虚拟学习环境（VLE）中及早预测行为。在当前大流行等情况下，它尤其有用。

医疗保健

人工智能被应用于医疗保健，以评估心电图或CT扫描，从而识别患者的健康风险。它还有助于调节剂量，并为癌症等疾病选择最合适的治疗方法。

人工神经网络支持医疗诊断的临床决策，例如电子病历软件中使用的概念处理技术。人工智能还可以帮助：

分析医疗记录
管理药物
制定治疗计划
提供咨询
开展临床培训
制造药物
预测结果

例如，微软的Hanover AI项目帮助医生从800多种疫苗和药物中选择最有效的癌症治疗方法。

政府

中国等国家的政府组织利用人工智能进行大规模监控。同样，它也可以用于管理交通信号，通过使用摄像头进行交通密度监控和信号时间调整。

例如，在印度，部署了人工智能管理的交通信号来清理和管理班加罗尔市的交通。

此外，许多国家正在其军事应用中使用人工智能来改善通信、指挥、控制、传感器、互操作性和集成。它还用于收集和分析情报、物流、自动驾驶汽车以及网络操作等领域。

人工智能的其他应用包括：

太空探索，用于分析大量数据进行研究
确定蛋白质三维结构的生物化学研究
内容创建和自动化

例如，Wordsmith是一个能够生成自然语言并将数据转化为有意义的见解的平台。

自动执行与法律相关的任务和搜索
工作场所安全与健康管理
人力资源筛选和简历排名
通过评估与工作技能和薪资相关的数据来帮助人们寻找工作
提供虚拟助手客户服务
酒店自动化任务、与客人沟通、分析趋势和预测消费者需求
汽车、传感器、游戏和玩具等的制造

人工智能、机器学习与深度学习：主要差异

人工智能、机器学习和深度学习之间彼此关联。实际上，深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习又是人工智能的一个子集。

因此，这并非一个“差异”问题，而是一个它们可以应用的范围的问题。

让我们来看看它们的不同之处。

参数	人工智能 (AI)	机器学习 (ML)
概念	创建智能机器以模拟人类思维和行为的更广泛概念。	人工智能的一个子集，通过分析数据，无需显式编程即可实现机器学习。
目标	旨在创建具有类人思维能力的智能系统，从而解决复杂的问题。	专注于提高成功率。旨在允许机器进行数据分析，从而提供准确的输出。
重点	关注模式和准确性。人工智能使系统能够像人类一样执行任务，但没有错误并且速度更快。	不断训练机器来改进和执行任务，以便它可以提供更高的准确性。
子集	其子集是深度学习和机器学习。	其子集是深度学习。
类型	分为三种类型：通用人工智能、强人工智能和弱人工智能。	其类型包括强化学习、监督学习和非监督学习。
过程	包括推理、学习和自我纠正。	也包括学习作为新数据的自纠错。
数据类型	处理非结构化、半结构化和结构化数据。	处理半结构化和结构化数据，范围更广。
范围	人工智能系统可以执行多项任务，而机器学习则针对特定任务进行训练。	与人工智能相比，其范围有限。机器学习机器执行它们为应用程序训练的特定任务。
应用	聊天机器人、机器人、推荐系统、游戏和社交媒体等。	在线推荐、Facebook好友推荐和谷歌搜索等。

参数	机器学习 (ML)	深度学习 (DL)
数据依赖	虽然ML适用于大数据量，但它也接受较小的数据量。	其算法高度适用于大数据量。因此，如果想获得更高的准确率，必须提供更多的数据并让它不断学习。
执行时间	其算法所需的训练时间比DL短，但模型测试需要更长的时间。	模型训练需要更长的时间，但模型测试需要的时间更短。
硬件依赖	ML模型本质上不需要太多数据；因此，它们可以在低端机器上工作。	DL模型需要大量数据才能高效工作；因此，它们仅适用于配备GPU的高端机器。
特征工程	ML模型要求您为每个问题开发一个特征提取器以进一步进行。	由于DL是ML的一种高级形式，它不需要特征提取器来解决问题。相反，DL自己从收集的数据中学习高级特征和见解。
问题解决	传统的ML模型将问题分解为更小的部分并分别解决每个部分。一旦它解决了所有部分，它就会生成最终结果。	DL模型采用端到端的方法通过获取给定问题的输入来解决问题。
结果解释	使用ML模型很容易解释问题的结果对过程和原因的完整分析。	用DL模型分析问题的结果可能会很棘手。尽管DL可能比传统的ML获得更好的结果，但无法找到结果的原因和方式。
数据	需要结构化和半结构化数据。	需要结构化和非结构化数据，因为它依赖于人工神经网络。
适用性	最适合解决简单和复杂的问题。	适合解决复杂的问题。

结论

人工智能、机器学习和深度学习是创造智能机器和解决复杂问题的现代技术。它们无处不在，从企业到家庭，让生活变得更加轻松。

DL 归属于 ML，而 ML 归属于 AI，因此，这并非真正的区别问题，而是每种技术应用的范围问题。