任务1.2 理解人工智能、机器学习和深度学习之间的关系

【任务描述】

通过人工智能、机器学习和深度学习的含义来理解三者间的相互关系，了解深度学习的发展历程。

【关键步骤】

（1）对机器学习、深度学习有初步的认识。

（2）理解人工智能、机器学习和深度学习三者之间的关系。

人工智能、机器学习和深度学习都是当前的热门词。它们之间到底是什么样的关系呢？

1.人工智能

人工智能指的是可以执行人类智能特征任务的机器，这个概念涵盖的内容比较广泛。具体来说，人工智能包含理解语言、识别物体与声音、学习和解决问题等内容。

通常，我们可以把人工智能分成两类：一般人工智能和狭义人工智能。一般人工智能具备人类智能的所有特征。狭义人工智能只展示人类智能的某一方面，并且可以在这一方面做得非常好，但是在其他方面可能有所欠缺。例如，一台擅长识别图像的机器，除了识别图像外，它可能没有其他的智能，这就属于狭义人工智能。

对计算机来说，凭借着强大的计算能力与廉价的资源消耗，它可以轻松处理人类无法处理的庞大的计算任务。实际上科学家却发现，计算机面临真正的挑战，反而是那些对人类来说很容易，但是对计算机来说困难的问题。例如，难以使用逻辑指令规则来表达的任务（眼前有一只动物，要认识这种动物，对人类来说非常简单，但是对计算机来说是非常困难的）。这些任务需要计算机通过机器学习的方式来总结归纳算法才能实现。

机器学习使得一些计算机难以解决的问题变得相对容易，进而也推动了当时人工智能的发展。其实早在1952年，人工智能的概念还未被提及之前，IBM 的科学家塞缪尔开发的跳棋程序，就已经出现了“机器学习”的概念，该跳棋游戏中包含了一个隐含模型，随着棋局增多，这个模型可以记忆，甚至通过记忆和计算来为后续的对弈提供更好的指导。

然而在21世纪初期，机器学习的发展遇到了瓶颈，主要原因是机器学习的众多算法都基于统计学的浅层学习，无法有效地学习数据的深层特征，从而使得人工智能无法进一步突破，直到深度学习（deep learning,DL）的出现，它使得感知层的弱人工智能任务有了进一步突破，因而让人们看到了实现通用人工智能的希望之光。

2.机器学习——实现人工智能的一种方式

机器学习，也被称为统计机器学习，是人工智能领域的一个子分支，机器学习的基本思想是基于数据构建统计模型，并利用构建好的模型对数据进行分析和预测。

我们知道，如果想让计算机执行某个任务，一般情况下会编写一段指令（这段指令是解决问题的方法的抽象），然后控制计算机按照指令一步步执行。机器学习则不需要编写特定指令来完成特定任务，而是通过定义一种“训练”算法的方式来让机器能够自己进行学习，“训练”涉及向算法提供大量数据并允许算法自我调整和改进。举一个例子，假如我们收集了上百万张动物图片，人类标记其中包含狗的图片，然后设计一个算法模型，让这个算法模型通过大量的狗的图片，积累狗的各种特征，形成对狗的逻辑推断规则，最后可以实现对未知图片进行狗的识别——这就是机器学习的过程。也就是说，机器学习的做法是用算法来解析数据，分析出数据中的潜在规律，一旦算法能足够全面地掌握这些规律，就能够对现实中符合这些规律的事件做出决策或预测。

机器学习起源于早期人工智能领域，它是实现人工智能的一个重要途径。机器学习在近几十年内，已经发展成一个多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等。

机器学习还可以按实现方法的不同进行细分，具体包含监督学习（supervised learning）、无监督学习（unsupervised learning）、半监督学习、增强学习。

3.深度学习——机器学习的众多实现方法之一

深度学习可以看成是机器学习的众多算法之一，它也被称为人工神经网络。由于受到制约的因素较多（如算法理论、算力、数据），多年前，人工神经网络一直是以单层或者浅层的网络结构而存在的，和其他更有效率的机器学习算法（逻辑回归、支持向量机等）相比并没有亮点，因此人工神经网络一直被掩埋在众多算法中。但是，随着时代的发展，计算机硬件性能与技术的提升，以及互联网与大数据的出现，使得人工神经网络重新受到研究者的重视，并且在网络算法方面也取得了巨大的突破。

人工神经网络的灵感来自大脑的结构和功能，是模拟生物大脑结构的算法。人工神经网络中的 “神经元”之间互相连接，形成很多的层，每一层神经元都会找到一个需要学习的特征，例如图像识别中的曲线、边缘、颜色、纹理等，这些层的叠加赋予了模型深度学习特性，并随着层数的不断加深，模型也变得逐渐强大。

近十几年来，深度学习在理论上不断创新，尤其在商业场景应用中取得了良好的进展，因此人工智能由于现阶段深度学习的突破又一次进入黄金发展时期，甚至我们称其为“深度学习时代”也不为过。

讲到这里，你可能已经明白，人工智能、机器学习和深度学习三者之间有着千丝万缕的联系，甚至有些人将三者视为“等价”，这种观点虽然有所偏差，但也“情有可原”，毕竟人工智能又一次出现在大众眼中是由于深度学习的突破，而深度学习又脱离不开机器学习。

图1.8所示为人工智能、机器学习和深度学习三者之间的关系。最外面是人工智能，它包含机器学习，同时也包含更多其他人工智能的研究，中间是机器学习，而深度学习处于最内圈位置。总的来说，三者之间的关系可以理解为，机器学习是人工智能的一个分支，是人工智能的一种实现途径，深度学习又是机器学习的一种特殊的实现方法。