說(shuō)到人工智能(AI)的定義，映入腦海的關(guān)鍵詞可能是“未來(lái)”，“科幻小說(shuō)”，雖然這些因素看似離我們很遙遠(yuǎn)，但它卻是我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧ＵZ(yǔ)音助手的普及、無(wú)人駕駛的成功，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)已經(jīng)深入我們生活的各個(gè)場(chǎng)景。例如京東會(huì)根據(jù)你的瀏覽行為和用戶(hù)的相似性，利用算法為你推薦你需要的產(chǎn)品；又比如美顏相機(jī)，會(huì)基于你面部特征的分析，通過(guò)算法精細(xì)你的美顏效果。還有眾所周知的谷歌DeepMind，當(dāng)AlphaGo打敗了韓國(guó)職業(yè)圍棋高手Lee Se-dol時(shí)，媒體描述這場(chǎng)人機(jī)對(duì)戰(zhàn)的時(shí)候，提到了人工智能AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等術(shù)語(yǔ)。沒(méi)錯(cuò)，這三項(xiàng)技術(shù)都為AlphaGo的勝利立下了汗馬功勞，然而它們并不是一回事。
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的同時(shí)出現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的交替使用......使大部分讀者霧里看花，這些概念究竟有何區(qū)別，我們可以通過(guò)下面一個(gè)關(guān)系圖來(lái)進(jìn)行區(qū)分。
圖一：人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
人工智能包括了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)包括了深度學(xué)習(xí)。人工智能是機(jī)器學(xué)習(xí)的父類(lèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)則是深度學(xué)習(xí)的父類(lèi)。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的與人類(lèi)智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器，它不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。
人工智能實(shí)際應(yīng)用：機(jī)器視覺(jué)，指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，專(zhuān)家系統(tǒng)，自動(dòng)規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，智能控制，機(jī)器人學(xué)，語(yǔ)言和圖像理解，遺傳編程等。人工智能目前也分為：強(qiáng)人工智能(BOTTOM-UPAI)和弱人工智能(TOP-DOWNAI)。
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）是人工智能的核心，屬于人工智能的一個(gè)分支。機(jī)器學(xué)習(xí)是指從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法，所以機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是數(shù)據(jù)、算法（模型）、算力（計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力）。
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分類(lèi)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理(NLP)、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測(cè)信用卡欺詐、證券市場(chǎng)分析、DNA序列測(cè)序、語(yǔ)音和手寫(xiě)識(shí)別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人運(yùn)用等。
深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，DL）：是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM），顧名思義是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中“挖掘”隱藏信息，主要應(yīng)用于圖像、聲音、文本。在商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)希望讓存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)能“說(shuō)話(huà)”，支持決策。所以數(shù)據(jù)挖掘更偏向于應(yīng)用。
圖二：數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系
機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一種重要方法，但機(jī)器學(xué)習(xí)是另一門(mén)學(xué)科，并不從屬于數(shù)據(jù)挖掘，二者相輔相成。數(shù)據(jù)挖掘是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫(kù)的交叉，主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)提供的技術(shù)來(lái)分析海量數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)庫(kù)界提供的技術(shù)來(lái)管理海量數(shù)據(jù)。
不管是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)還是數(shù)據(jù)挖掘，目前都在解決共同目標(biāo)時(shí)發(fā)揮了自己的優(yōu)勢(shì)，并為社會(huì)生產(chǎn)和人類(lèi)生活提供便利，幫助我們探索過(guò)去、展示現(xiàn)狀、預(yù)測(cè)未來(lái)。
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