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人工智能、机器学习、深度学习是什么关系？

动态作者：极验验证 2016-08-22 03:12:03

相信这几天大家被娱乐圈的大事件刷屏搞得很无奈，生活总是有很多糟心的事情，而舆论则仿佛洪水猛兽，一时之间，才发现原来醉心于自己喜欢的事业，是一件美妙的事情。希望炎热的天气，恣意生长的浮躁，没有打扰到你专注于你的事业，希望你还有足够的耐心看完极小验给大家分享的这篇关于人工智能，机器学习和深度学习之间关系的文章。

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是计算机科学的一个分支。它是研究、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。

从17世纪开始到20世纪40年代，人工智能有一个漫长的萌芽期，在这期间莱布尼兹、托马斯·霍布斯和笛卡儿提出形式符号系统假设，为人工智能的研究打下了基础；图灵提出任何计算和算法都可以用一台图灵机来完成，该理论为计算机科学埋下伏笔；1946年埃尼阿克的诞生，使得一直在酝酿的人工智能呼之欲出。

到了20世纪50年代左右，神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络；1948年香农发表论文《通信的数学理论》，奠定了信息理论基础；1950年图灵提出创造具有真正智能的机器是有可能的并在后来提出著名的图灵测试；1956年，马文 ·.明斯基、约翰 · 麦卡锡、克劳德 · 香农等人一起发起并组织“达特茅斯会议”，并在会议上首度提出“人工智能”概念，从此开启了人工智能的大门。

人工智能主要的研究内容：

一、知识表示

如何能够将人类的知识形式化或者模型化，让机器能够明白。一种是符号的表示方法，一种是连接机制的表示方法。

二、机器感知

机器感知主要研究机器能不能够像人一样感知外界，比如我们可以看画面，听声音，能够有一系列的冷热痛等知觉。不过就目前的发展来看，主要是机器视觉和机器听觉为主。冷，热，痛等基于体表的感觉相较于前两者更依赖于生物材料的发展。

三、机器思维

机器思维，感觉蛮玄幻的。强人工智能认为有可能研究出具有人类思维的，并且有自主意识的人工智能。而弱人工智能则认为机器不可能有自己的思维。孰是孰非还没有定论，不过就目前的发展来看，离强人工智能还很遥远。

四、机器学习

机器学习很容易理解，机器学习就是让机器具有类似人类的学习能力，能够自主的获取知识。

五、机器行为

机器行为主要研究机器的表达能力，比如说完成一个动作，实现说话，读写等行为。更偏向于人工智能的行为主义学派。

所以机器学习是人工智能研究内容的一个分支。

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)，涉及到多个领域，比如概率论，统计学，逼近论等等。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机自动获取知识的算法。经过几十年的发展，主要的机器学习算法可以分为以下六个大类。

第一类：经验性归纳法

经验归纳是人类认识事物的基本方法，也是知识生产和发展的重要途径之一（经验归纳属于科学哲学范畴，比较晦涩难懂）。举个栗子，比如基于实例的算法，首先会对要决策的问题建立模型，模型会选取一批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较，通过这种方式来寻找最佳的匹配。

第二类：类比学习

类比学习是演绎学习和归纳学习的组合，把已经有的知识和所得到的实际数据进行类比，得到新的知识。

第三类：分析学习

分析学习主要应用的是演绎推理，演绎推理是指从一般性的前提出发，通过严密的推理得到特殊结论或者是具体的陈述。比如说演绎学习，学习系统根据已经给定的知识进行演绎的保真推理，并且存储有用的结论。也就是说这样的出来的结论只是一种知识的改造或者优化，而并不会凭空产生一个全新的概念。

第四类：遗传算法

遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。

第五类：深度学习

深度学习是在原有的人工神经网络基础上发展而来的，具体的内容可以参照《深度学习发展史》和《浅析深度学习的模型与应用》，极小验在这里就不多赘述了。

第六类：增强学习

增强学习最显著的特点是其智能系统从环境到行为映射的学习，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价，而不是告诉系统要怎么去改进，做出正确的动作。也就是说系统要不断的与环境进行交互，不断地试错，在这个过程中找到最佳的策略。

机器学习的算法按照学习的形式分类的话，应该是监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习。出于综合性的考虑以及增强学习的特殊性，和目前的发展现状，极小验进行了如上分类。

所以综合以上的描述，我们可以发现，人工智能、机器学习和深度学习是一种包含的关系。机器学习是人工智能的一个研究分支，而深度学习是机器学习的一个研究分支。

通过对于人工智能，机器学习以及深度学习的梳理，极小验发现这里面真的是博大精深，繁冗复杂，触类旁通。涉及的学科之多，知识之广，真是无法想象。能够将这些知识进行不断的完善和应用的先辈们是灰常的了不得。当然咱们极验验证的高级攻城狮们能够将机器学习，深度学习等技术应用在验证安全领域，为企业网站和应用抵御黑产的恶意攻击，对恶意程序进行有效的识别，保障企业的账户和业务安全，实在是相当的腻害，极小验也是佩服的五体投地。

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