人工智能、机器学习与深度学习的关系及应用

发布日期：2020/7/21 10:15:27 浏览量：740次

有人说，人工智能是未来，人工智能是科幻小说，人工智能也是我们日常生活的一部分。知识图谱用于绘制、分析和显示学科或学术研究主体之间的相互联系，是揭示显示科学知识发展进程与结构关系的可视化工具。智能数据分析基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测等。电话机器人随着人工智能技术的发展，智能客服机器人渐渐进入客服岗位，帮助企业降低人工成本，提高工作效率。这些评价可以说是正确的，这取决于你所指的人工智能。

今年早些时候，谷歌Deepad的Alphago击败了韩国大师李世九。当媒体描述了“深度”的胜利时，人工智能、机器学习和深度学习都被使用了。三个人在Alphago的失败中扮演了一个角色，但他们并没有说同样的事情。

今天，我们用同心圆的最简单的方式，直观地展现关系，并运用他们三天。

如上图所示，人工智能是最早、最大、最外面的同心圆，其次是机器学习，稍晚，最里面是深度学习，这是当今人工智能爆炸的核心驱动力。

1950年代，人工智能一度非常乐观。从那时起，人工智能的一些较小的子集已经发展起来。第一机器学习，然后是深度学习。深度学习也是机器学习的一个子集。深度学习产生了前所未有的影响。

| 从概念的提出到走向繁荣

1956年，几位计算机科学家齐聚达特茅斯，提出人工智能的概念。此后，人工智能一直萦绕在人们的脑海中，并在科研实验室中慢慢孵化。此后几十年，人工智能一直在逆转其极性，或者被称为人类文明耀眼未来的预言，或者被当作技术狂人的幻想扔进垃圾堆。坦率地说，直到2012年，这两种声音仍然同时存在。

人工智能在过去几年里爆发了，特别是自2015年以来。这在很大程度上是由于GPU的广泛应用，使得并行计算速度更快、成本更低、效率更高。当然，存储容量的无限扩展和突发性数据的组合，也使得图像数据、文本数据、事务数据、映射数据全面爆发。

让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点苗头，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。

| 人工智能为机器赋予人的智能

早在1956年夏天的会议上，人工智能的先驱们就梦想着利用刚刚出现的计算机来制造具有与人类智慧同样本质特征的复杂机器。这就是我们现在所说的强大人工智能。这个万能的机器，它拥有我们所有的感官，所有的理性，可以像我们一样思考。

人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。

我们目前能实现的，一般被称为弱人工智能。