AI、机器学习、深度学习几个概念傻傻分不清?一张图让你搞明白!

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随着人们对人工智能领域的不断探索和实践 , 越来越多的概念涌入了我们的生活 , 本文将对其中最重要的三个概念 : 人工智能、机器学习和深度学习进行解析 , 帮你搞清楚它们之间的关系以及这些技术发挥的重要作用。

这三个概念到底是什么关系 ?

人工智能、机器学习、深度学习 , 这三个概念非常相似 , 也常常为媒体所混用。但其实它们并不难区分 , 诞生于不同的科技水平和时代背景下 , 三个概念的依次包含关系 , 反映出了人类在人工智能领域不断探索和精进的过程 :

正如上图所示 , 人工智能指的是整个领域 , 它包含了机器学习这个概念 , 而深度学习则又包含在机器学习的概念范畴当中。三个概念在时间顺序上依次发展 , 逐渐细化和深入。

1950's Artificial Intelligence

电子计算机的发明使信息存储和处理方式发生了巨大的革命 , 也让人工智能的出现成为可能。1956 年 , 被认为是人工智能之父的 John Mccarthy 组织了一次学会 , 邀请对机器智能感兴趣的专家前来分享讨论 , 这次会议之后 , 该领域就被命名为了“人工智能”。

· 人工智能 VS 智能增强

人工智能与智能增强 (Intelligence Augmentation/AI)的争论从上世纪 50 年代延续至今 , 一般来说 , 智能增强指的是利用信息技术来增强人类能力。智能增强技术有助于提高人类的潜能 , 通过提高工人生产力、减轻工作量等为生活提供更多方便。概括来说 ,人工智能注重模仿人类 , 代替人类完成工作 ; 而智能增强则注重帮助人类工作 , 提高人类的能力。

1980's Machine Learning

机器学习是人工智能研究相对年轻的分支 , 其真正兴起于八十年代中期 , 此时机器学习已经成为一门边缘学科进入各高校 , 它综合了应用心理学、生物学数学、神经科学、自动化和计算机科学等多门学科。机器学习当时结合各种学习方法 , 逐渐形成了行业统一性观点 , 应用范围也不断扩大 , 相关学术活动空前活跃。

2010's Deep Learning

深度学习是基于机器学习延伸出来的领域 , 以人类大脑结构为启发的神经网络算法为起源。其概念由著名科学家 Geoffrey Hinton 等人在《科学》杂志上发表的文章提出 , 最近几年深度学习在研究和应用领域取得了突破性的进展 , 得到了人们广泛的关注。

它们有哪些突破和应用呢 ?

人工智能 : 从“遭遇冷眼”到火遍全球

自从 1956 年计算机科学家提出人工智能的概念之后 , 该领域就迎来了源源不断的创新。人工智能的概念曾一度火爆 , 因为很多人认为这将是创造人类文明辉煌未来的关键 , 但很快由于理想很美好但缺乏突破性进展 , 人工智能概念被世人丢弃到了一旁。

在过去几年 , 尤其是 2015 年之后 , 随着计算机、智能手机等硬件设备的革新 , 以及移动互联网和社交媒体的爆发式增长 , 人工智能领域迎来了它的“第二春”。其增长的一个重要因素是图形处理器的广泛应用, 它让并行处理速度更快、更经济、功能更加强大。此外存储空间的几乎无限量拓展以及海量数据的产生也呼吁并推动着人工智能时代的到来。

人工智能在多个细分领域得到了空前的发展 , 相关概念也成为媒体上的热门内容 , 人工智能的发展和应用也越来越牵动更多人的心。

AI 及其应用领域

人工智能是将人类智能融入机器或计算机系统的过程 , 从而使机器能够发展出像人类一样思考和反应的能力。当人工智能的先驱们展望未来的图景时 , 他们的愿望是制造出来和人类智慧完全等同的机器 , 这就是所谓的 “通用人工智能” 概念 , 也是常出现在影视作品中 , 与人类相爱相杀的人工智能。但这样的理想型人工智能目前也只能存在与科幻作品中 , 我们的技术水平还远不及此。

人工智能是一个相当广泛的领域 , 包括自动推理、知识获取、自动程序设计、自然语言处理、智能机器人等等。简单来讲 , 人工智能的目标就是让机器拥有类似于人类的处理问题的能力 , 从而帮助我们快速、批量地解决问题。目前人工智能的应用已经相当广泛 , 总结来说主要包括以下几个领域 :

·个人助理

智能手机语音助手、语音输入、家庭管家、陪护机器人等 , 例如微软小冰、Siri、百度度秘、科大讯飞等。

·安防

智能监控系统、安保机器人等 , 相关的公司有 : 商汤科技、格灵深瞳、神舟云海等。

·自动驾驶

智能汽车、公共交通的自动驾驶系统、快递无人车等 , 不少互联网企业对此都有涉足 :Google、Uber、特斯拉、亚马逊、京东等。

·医疗健康

健康监测诊断、智能医疗设备等 , 相关的公司有 :Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能等。

·电商零售

仓储物流、智能导购及客服 : 阿里、京东、亚马逊等企业。

·金融

智能投资顾问、智能客服、安防监控、金融监管等 , 其中蚂蚁金服、交通银行、大华股份等有所采用。

· 教育

智能测评、个性化辅导、儿童陪伴等 , 典型产品有学吧课堂、科大讯飞、云知声等。

( 以上 内容整理自《乌镇指数 : 全球人工智能发展报告 (2016)》系列报告 )

机器学习及其应用领域

机器学习的概念来自于人工智能 , 也是实现通用人工智能的一种方式。早期的研究人员研发了多种算法 , 其中包括决策树算法、归纳逻辑编程、贝叶斯网络等等。机器学习可以说是目前人工智能领域中最具前景 , 也最有可能广泛应用于社会生产 , 推动巨大变革的领域。

机器学习的核心原则就如下图所展示的 , 机器利用算法通过对大量数据的分析进行自我学习 , 不断自我优化从而做出更准确的判断或预测 ,和传统编程最大的区别就是自我优化的能力。

计算机视觉是目前机器学习应用中最为人熟知的 , 不过仍需要大量的手工编码工作来完成任务。研究的人员手动编写分类器 , 例如边缘检测算法 , 来帮助程序识别处理对象的边缘。基于这些手工编写的内容 , 进一步开发机器识别、分析和处理图像的算法。但是由于大量人工的存在 , 整个过程很容易出现错误。

深度学习及其应用领域

与上一个概念相似 , 深度学习是实现机器学习的一种技术。人工神经网络就是深度学习早期发展出的概念 , 其灵感来源于人类大脑。人工神经网络则显著区别于生物系统 , 人类的大脑可以和任意的神经元产生链接 , 并执行多种任务 , 而人工神经网络中数据则必须遵循特定的方向 , 在不同层级中传输。

想要模拟人脑并不是一件简单的事情 , 目前的人工神经网络不仅在链接的丰富性和复杂性上远不及人脑 , 哪怕是最简单的人工神经网络也需要耗费大量计算机资源来运行这也在某种程度上阻碍了人工神经网络的进一步探索。

目前 , 深度学习机器可以在图像识别的方面轻松战胜人类 , 这其中也包括极具挑战性和关键性的任务——识别血液中癌症的标志物。Facebook 就曾利用类似神经网络的算法识别人脸的图片 ,Google 的 AlphaGo 也通过深度学习击败了世界上最棒的棋手 , 而此前百度机器人小度在最强大脑的舞台上 , 人脸识别的项目中就轻松击败了脑力选手。

人工智能最终还是要靠机器的智能来实现 , 而机器学习的研究就是为实现人工智能提供具体可行的方法。人工智能是一门科学 , 而机器学习是实验的方法 , 从某种程度上来说 , 机器学习使人工智能成为可能。

原文链接:https://blog.csdn.net/acs713/article/details/79674441

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