AI、机器学习和深度学习的区别到底是什么？

　　AI（人工智能）是未来，是科幻小说，是我们日常生活的一部分。所有论断都是正确的，只是要看你所谈到的AI到底是什么。

　　例如，当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol，媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI、机器学习、深度学习等术语。AlphaGo之所以打败Lee Se-dol，这三项技术都立下了汗马功劳，但它们并不是一回事。

　　要搞清它们的关系，最直观的表述方式就是同心圆，最先出现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就出现了深度学习，今天的AI大爆发是由深度学习驱动的。

　　从衰败到繁荣

　　1956年，在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上，计算机科学家首次提出了“AI”术语，AI由此诞生，在随后的日子里，AI成为实验室的“幻想对象”。几十年过去了，人们对AI的看法不断改变，有时会认为AI是预兆，是未来人类文明的关键，有时认为它只是技术垃圾，只是一个轻率的概念，野心过大，注定要失败。坦白来讲，直到2012年AI仍然同时具有这两种特点。

　　在过去几年里，AI大爆发，2015年至今更是发展迅猛。之所以飞速发展主要归功于GPU的广泛普及，它让并行处理更快、更便宜、更强大。还有一个原因就是实际存储容量无限拓展，数据大规模生成，比如图片、文本、交易、地图数据信息。

　　AI：让机器展现出人类智力

　　回到1956年夏天，在当时的会议上，AI先驱的梦想是建造一台复杂的机器（让当时刚出现的计算机驱动），然后让机器呈现出人类智力的特征。

　　这一概念就是我们所说的“强人工智能（General AI）”，也就是打造一台超棒的机器，让它拥有人类的所有感知，甚至还可以超越人类感知，它可以像人一样思考。在电影中我们经常会看到这种机器，比如 C-3PO、终结者。

　　还有一个概念是“弱人工智能（Narrow AI）”。简单来讲，“弱人工智能”可以像人类一样完成某些具体任务，有可能比人类做得更好，例如，Pinterest服务用AI给图片分类，Facebook用AI识别脸部，这就是“弱人工智能”。