人工智能机器学习深度学习的关系是什么？

　　深度学习是实现机器人学习的一种方式，机器学习是实现人工智能的一种方式。
　　这三者属于一个从属的关系。
　　下面详细解释一下：深度学习，机器学习，人工智能的各类概念。1、深度学习：相当于一种处理信息的方式。
　　这上面的三个概念，在理解的时候，最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。
　　外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据，并且能够根据这个梳理完的数据，留存下载的信息，建立新的索引基础。
　　这就是深度学习的表面含义。
　　说通俗点就是：我们在教育孩子的时候，第一次告诉他，桌子上的是碗，头顶的是灯。最开始小朋友学会了，只知道这这两个东西。后来他开始类比，只要是发光的，他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。
　　这种举一反三是非常合适的，这其实就属于深度学习中的数据处理单元。
　　大部分人喜欢用这张图来说明，深度学习。
　　这么说吧，就这张图，可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友，根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。
　　这么解释一下或许更好一些：1、当你有人第一次告诉你，桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色，可以盛饭，凹进去的。
　　2、你闭上眼，不去看那个碗。你在大脑中，怎么描述碗？
　　那就是一个反过来的过程：白色的，盛饭的，凹进去的就是碗。你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是＂碗＂。
　　3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿。都可以叫碗。
　　这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来，比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问，不是一篇文章。
　　所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路。
　　机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和
　　这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给我们推荐一下。有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结。
　　有的学生说：我不做笔记，太浪费时间，我喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。
　　有的学生说：我就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧。
　　这就是人类的学习方式！
　　机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式。
　　如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换，采用最好的方式。
　　甚至可以实现联想！
　　人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象
　　这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。
　　什么叫没成？就是一点为人处事都不懂，甚至不能自理的那种人，就属于＂非智能＂的状态。
　　正常来说，只要机器学习合理，并且完善，最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。
　　AI、机器学习、深度学习的关系
　　人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。
　　机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。
　　深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
　　人工智能是一个总体的概念，好比你人是有智慧的。深度学习是人工智能所具备的一个关键条件。好比女人有智慧，是因为你会思考学习能力强。机器学习是人工智能的一个具体细分模块，好比你人的手这一块非常灵巧，学什么手工活都非常快。这样通俗易懂的解释，你有明白吗？希望能帮到你。
　　· 什么是人工智能？
　　人工智能的终极目标是制造出具有人类智能的机器。人工智能的定义包含两部分，即＂人工＂和＂智能＂。
　　维基百科给出的定义是：人工智能是由机器表现的智能，相对于人类和其他动物所表现的自然智能。这是关于＂人工＂的定义，即和人类或自然智能相对。但对于什么是＂智能＂，大家现在唯一认同的智能就是人本身的智能，而我们对人类自身的智能理解非常有限。通俗的讲，一个机器只要能模拟人的认知功能，如人类思维中的学习和问题求解等，就认为它具有人工智能。
　　进入21世纪，随着互联网的发展和计算机系统的普及，产生了与日俱增的数据，为人工智能提供了大量的训练数据。另外，计算机硬件技术的飞速发展，更快的CPU、通用GPU的出现、更快的网络连接和更好的分布式计算的软件基础设施，为运行复杂的人工智能算法提供了足够的计算力。· 什么是机器学习？
　　机器学习作为人工智能的一个子领域，主要研究如何模拟或者实现人类智能中的学习功能，也就是让机器自动的从经验中获取新的知识或技能。
　　现在机器学习已经得到广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、机器人和无人驾驶汽车等等。
　　＂机器学习＂这个词最初是由阿瑟·塞缪尔在1959年创造的。他给出了一个通用的定义：机器学习是一个研究领域，它使计算机能够学习而不是被显示编程。例如：一个垃圾邮件过滤器程序，如果知识依靠写入程序的规则去判断给定的邮件是不是垃圾邮件，比如标题中包含＂开＂＂发＂＂票＂三个字的一般是垃圾邮件，则不是机器学习。
　　另一个通用的定义，更形式化或者工程化，是由汤姆·米切尔在1997年给出的，即：如果一个计算机程序在任务T上的性能（用P来衡量），可以通过经验E得到该井，称该程序能从经验E中学习。例如：对于一个垃圾邮件过滤器程序来说，它的任务T就是判断给定的邮件是否为垃圾邮件，可以用判断正确的百分比（准确率）来衡量其完成任务的好坏，而用来学习的经验就是被用户标记过的一些垃圾邮件和正常邮件，这些邮件称为训练样例，他们构成的用以学习的训练集就是经验。所以，如果一个垃圾邮件过滤器能从获得经验（训练数据）中，改进其判断一个新邮件是否为垃圾邮件的准确率的话，就称之为有学习能力。
　　机器学习系统有很多种，可以按照不同的维度将他们划分成多个类型。例如：按照学习过程中受到的人类指导的量和类型，可以分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习，这也是最主要的一种划分机器学习类型的方案。· 什么是深度学习？
　　深度学习模型本质上是多层神经网络组合的模型。神经网络是一种连接主义模型，它认为人类的认知过程是由大量简单神经元组成的神经网络中的信息处理过程。现如今，随着训练数据的增多以及计算能力的增强，神经网络的学习能力得以增强，在语音、图像以及自然语言等许多领域都取得了显著的效果。
　　深度学习的发展大致可以总结为四个阶段：起源、第一次浪潮、第二次浪潮、第三次浪潮。
　　起源：1943年，由神经科学家W.S.麦卡洛克和数学家W.皮茨参照生物神经元的结构和工作原理，提出的抽象神经元M-P模型，是人工神经网络的起源。
　　第一次浪潮：1958年，计算机科学家罗森布拉特提出两层神经元组成的神经网络，称为感知机模型。该模型可以进行二分类，并于1962年被证明具有收敛性，理论与实践的成功引发神经网络的发展的第一次浪潮。然而，1969年，感知机模型被证明本质上是一种线性模型，无法对线性不可分的数据进行分类，直接导致神经网络的研究停滞将近20年。
　　第二次浪潮：1986年，神经网络之父杰弗里·欣顿发明了适用于多层感知机模型（MLP）的反向传播算法（BP），并采用sigmoid函数对输入数据进行非线性映射，有效解决了非线性的分类问题。该发明引发了神经网络发展的第二次浪潮。然而，1991年，BP算法被指出存在梯度消失的问题，直接阻碍了深度神经网络的进一步发展。
　　第三次浪潮：2006年，杰弗里·欣顿和他的学生提出了深度神经网络训练中梯度消失问题的求解办法，即才用无监督学习的方法对神经网络的参数初始化，再采用监督学习的方法对参数微调。该发明直接掀起了神经网络发展的第三次浪潮。· 人工智能、机器学习、深度学习三者有什么关系？
　　人工智能、机器学习、深度学习三者的关系，是相继包含的关系。机器学习是人工智能的一个子领域，而深度学习是一种机器学习方法，机器学习还有很多其他模型和方法，例如：逻辑回归、支持向量机、决策树等等。
　　迭
　　人工智能、机器学习、深度学习以及监督学习等名词之间到底有什么样的联系与区别，以及它们的应用场景呢。下面就通过概念、区别和联系以及应用场景三个方面来具体的分析下他们。
　　一、概念
　　1、人工智能
　　人工智能（Artificial intelligence）简称AI。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能目前分为弱人工智能和强人工智能和超人工智能。
　　1）弱人工智能：弱人工智能（ArtificialNarrow Intelligence /ANI),只专注于完成某个特定的任务，例如语音识别、图象识别和翻译等，是擅长于单个方面的人工智能。它们只是用于解决特定的具体类的任务问题而存在，大都是统计数据，以此从中归纳出模型。由于弱人工智能智能处理较为单一的问题，且发展程度并没有达到模拟人脑思维的程度，所以弱人工智能仍然属于＂工具＂的范畴，与传统的＂产品＂在本质上并无区别。
　　2)  强人工智能：强人工智能（Artificial Generallnteligence /AGI),属于人类级别的人工智能，在各方面都能和人类比肩，它能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，并且和人类一样得心应手。
　　3）超人工智能：超人工智能（Artificial Superintelligence/ASI），在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明许多，包括科学创新、通识和社交技能。在超人工智能阶段，人工智能已经跨过＂奇点＂，其计算和思维能力已经远超人脑。此时的人工智能已经不是人类可以理解和想象。人工智能将打破人脑受到的维度限制，其所观察和思考的内容，人脑已经无法理解，人工智能将形成一个新的社会。
　　目前我们仍处于弱人工智能阶段。
　　2、机器学习
　　机器学习（MachineLearning）简称ML。机器学习属于人工智能的一个分支，也是人工智能的和核心。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动＂学习＂的算法。
　　3、深度学习
　　深度学习（DeepLearning）简称DL。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，如图象、声音、文本。
　　注意：你可能在接触深度学习的时候也听到过监督学习、非监督学习、半监督学习等概念，下面就顺便对这三个名词解析下：
　　1）监督学习：用一部分已知分类、有标记的样本来训练机器后，让它用学到的特征，对没有还分类、无标记的样本进行分类、贴标签。多用于分类。
　　2）非监督学习：用一部分已知分类、有标记的样本来训练机器后，让它用学到的特征，对没有还分类、无标记的样本进行分类、贴标签。多用于聚类。
　　3）半监督学习：有两个样本集，一个有标记，一个没有标记。综合利用有类标的样本（ labeled sample）和没有类标的样本（ unlabeled sample），来生成合适的分类。
　　二、区别与联系
　　机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。
　　下面一张图能更加细分其关系：
　　注意：在上幅图中，我们可以看下机器学习下的深度学习和监督学习以及非监督学习，那它们之间是什么关系呢，其实就是分类方法不同而已，他们之间可以互相包含。打个比方：一个人按性别可以分为男人和女人，而按年龄来分可以分为老人和小孩子。所以在深度学习中我们可以用到监督学习和非监督学习，而监督学习中可以用到很基础的不含神经元的算法（KNN算法）也可以用到添加了多层神经元的深度学习算法。
　　三、应用场景
　　1)    人工智能的研究领域在不断的扩大，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。并且目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分。
　　2)    机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习可以分为监督学习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统的机器学习算法在指纹识别、人脸检测、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或特定场景的商业化水平。
　　3)    深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到监督学习和无监督学习方法来训练深度神经网络，但由于近年来改领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出(如残差网络)，因此越来越多的人将其单独看作一种学习方法。主要应用在互联网、安防、金融、智能硬件、医疗、教育等行业，在人脸技术、图象识别、智能监控、文字识别、语义分析等领域。
　　人工智能是机器学习和深度学习的总称，人工智能就是说通过自动化手段使产品具有感知属性。
　　机器学习是人工智能的一种解决问题的手段，它的范围十分广泛，包括传统图像处理，各种分类，聚类算法和当前流行的深度学习技术等。通过机器学习方法可以达到产品自动化。
　　深度学习是一种具体的解决问题的方法，它可以通过深度网络使物体具有人的特征，例如: 图像识别，目标检测和追踪等。
　　总之，人工智能是一个领域或方向，机器学习是解决问题的方式，深度学习是具体的方法。