人工智能、机器学习与深度学习
人工智能、机器学习与深度学习并非同义词；它们存在层级关系且有明确区别。
在当今的科技时代，人工智能（AI）、机器学习和深度学习这几个术语越来越常见。许多人甚至将它们混用，但实际上，这三者是紧密相关却又各自独立的概念。
例如，2016年谷歌的AlphaGo击败围棋冠军李世石时，媒体交替使用了人工智能、机器学习和深度学习来描述这场胜利。事实上，人工智能、机器学习和深度学习都促成了AlphaGo的成功，但它们并非同一概念。
本文将帮助您清晰理解人工智能、机器学习与深度学习之间的区别及其相互关系。让我们与 INVIAI 一同深入探讨！
什么是人工智能（AI）？
人工智能（AI）是计算机科学的一个广泛领域，致力于创建能够模拟人类智能和认知功能的系统。
换句话说，人工智能涵盖了所有使计算机能够执行通常需要人类智能的任务的技术，如问题解决、决策、环境感知、语言理解等。人工智能不仅限于基于数据的学习方法，还包括由人类编程的基于规则或知识的系统。
人工智能类别
狭义人工智能（弱人工智能）
通用人工智能（强人工智能）
什么是机器学习？
机器学习（ML）是人工智能的一个子集，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够从数据中学习，并在没有明确逐步编程的情况下逐渐提高准确性。机器学习算法通过分析输入数据提取模式，在遇到新数据时进行预测或决策，而非由人类编写所有指令。
赋予计算机无需明确编程即可学习能力的研究领域。
— 亚瑟·塞缪尔，1959年
机器学习类型
监督学习
在带标签的数据集上训练模型，正确答案已知。
- 房价预测
- 电子邮件垃圾检测
- 医疗诊断
无监督学习
在无标签数据中发现结构或群组，无预定义类别。
- 客户细分
- 异常检测
- 模式发现
强化学习
通过与环境交互并通过奖励或惩罚学习行为的模型。
- 游戏AI
- 机器人控制
- 资源优化
什么是深度学习？
深度学习（DL）是机器学习的一个专门分支，使用多层人工神经网络从数据中学习。
“深度”一词指的是具有多个隐藏层（通常超过三层）的网络——这种多层结构使模型能够学习高层次的复杂特征。深度学习灵感来源于人脑的工作方式，人工“神经元”相互连接，模拟生物神经网络。
自动特征提取
多层架构
需求与收益
深度学习所需
- 超大规模数据集（数百万样本）
- 强大计算资源（GPU、TPU）
- 长时间训练（数小时至数天）
- 更高基础设施成本
回报
- 复杂任务的卓越准确率
- 出色的图像和语音识别
- 先进的自然语言处理
- 达到甚至超越人类水平的表现
人工智能、机器学习与深度学习的关系
理解这些技术的层级关系至关重要：深度学习 ⊂ 机器学习 ⊂ 人工智能。人工智能是最广泛的领域，机器学习是人工智能的子集，深度学习是机器学习的一部分。
人工智能（最广泛）
所有使机器能够模拟智能的技术，包括基于规则和基于数据的系统。例如：使用固定算法的国际象棋程序是人工智能，但不是机器学习。
机器学习（人工智能子集）
基于机器从数据中学习以提升性能的人工智能方法。例如：通过标记邮件中的模式学习的垃圾邮件过滤器。
深度学习（机器学习子集）
使用多层神经网络进行复杂模式识别的机器学习方法。例如：自动学习视觉特征的图像识别系统。
人工智能、机器学习与深度学习的主要区别
虽然它们存在层级关系，但人工智能、机器学习和深度学习在范围、运作方式和技术需求上有明显差异。让我们探讨关键区别：
范围与定义
- 人工智能： 包含所有使机器模拟智能的方法（基于规则和基于数据）
- 机器学习： 聚焦于基于数据学习的人工智能方法
- 深度学习： 进一步聚焦于使用多层神经网络的机器学习
深度学习既是机器学习也是人工智能，但人工智能涵盖远超学习方法的内容。
学习方法与人工干预
高度人工参与
- 工程师需选择特征
- 需要手动特征提取
- 需领域专业知识
- 示例：为图像识别定义形状、颜色、边缘
自动特征学习
- 自动提取特征
- 多层次学习特征
- 减少人工干预
- 示例：从原始图像自动发现视觉模式
数据需求
机器学习
- 中等规模数据表现良好
- 可处理较小数据量
- 需高质量、干净数据
- 特征必须明确定义
深度学习
- 需要超大规模数据集
- 数百万样本
- 示例：语音识别需数万小时数据
- 适合大数据场景
计算基础设施需求
| 方面 | 机器学习 | 深度学习 |
|---|---|---|
| 硬件 | CPU足够 | 需要GPU/TPU |
| 训练时间 | 几分钟到几小时 | 数小时到数天 |
| 基础设施 | 个人电脑可用 | 需要高性能集群 |
| 成本 | 低到中等 | 高 |
| 可扩展性 | 受算法复杂度限制 | 资源充足时高度可扩展 |
深度学习模型需要GPU支持以加速并行矩阵计算，基础设施投资是关键考虑因素。
性能与准确率
- 人工智能目标： 成功解决任务，不一定依赖数据学习
- 机器学习目标： 通过训练数据优化预测准确率
- 深度学习优势： 在充足数据和计算力下，达到极高准确率，超越传统机器学习
适用场景
机器学习应用
适合结构化数据，复杂度和规模中等：
- 客户行为预测
- 信用风险分析
- 欺诈检测
- 垃圾邮件过滤
- 业务预测
- 推荐系统
深度学习应用
擅长非结构化数据和复杂模式识别：
- 图像与面部识别
- 语音识别与合成
- 自然语言处理
- 自动驾驶
- 医学图像分析
- 生成式人工智能（ChatGPT、DALL·E）
人工智能、机器学习与深度学习的实际应用
为了更好理解差异，让我们探讨每项技术在现实场景中的典型应用示例：
人工智能（AI）应用
人工智能存在于我们周围的许多智能系统中，从预测算法到自主系统：
- 搜索引擎： 谷歌用于用户需求预测和查询理解的算法
- 交通运输： 优步/Grab等打车应用优化路线和定价
- 航空： 商用飞机的自动驾驶系统
- 游戏： 深蓝国际象棋、AlphaGo围棋
- 游戏开发： 使用基于规则系统控制NPC（非玩家角色）的AI
机器学习应用
机器学习广泛应用于多个领域，尤其在模式识别和预测方面价值显著：
虚拟助手
安全系统
业务分析
推荐系统
深度学习应用
深度学习支撑了人工智能领域的最新突破，尤其在复杂模式识别方面表现突出：
语音识别
将语音转换为文本，支持虚拟助手的自然语言理解。
计算机视觉
高精度检测物体、识别人脸、分析医学图像。
自动驾驶车辆
自动驾驶汽车分析实时视频和传感器数据做出导航决策。
自然语言处理
机器翻译、情感分析、上下文理解的文本生成。
生成式人工智能
GPT-4驱动的ChatGPT，DALL·E生成图像，基础模型创造新内容。
医疗诊断
分析医学扫描，预测疾病结果，加速药物研发。
关键要点总结
理解人工智能、机器学习与深度学习的区别对于做出明智的技术决策和正确使用术语至关重要。
人工智能
机器学习
深度学习
未来，随着数据增长和需求提升，深度学习预计将继续在推动人工智能领域新进展中发挥关键作用。这些技术的协同将为各行业开启前所未有的可能性。
