轻松讲透人工智能，机器学习和深度学习的关系_机器学习 深度学习 运筹

一、人工智能

1956年John McCarthy教授在达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。

因此人工智能可以理解为让机器赋予人的智能。通过软件和硬件的结合，一台人工智能设备能够像人类一样思考或者模仿人类的行为。例如大名鼎鼎的波士顿动力机器人：

人工智能分为强人工智能“General AI”和弱人工智能“Narrow AI”，其中强人工智能指的是类似于人类智慧的人工智能，拥有人类的感知能力、思考能力和行动力，能够像人类一样运筹帷幄，决胜千里。例如电影里面的哆啦A梦，阿童木，终结者等。弱人工智能指在特定环境和特定任务下能够部分的模拟人类智能的某个具体方向，例如谷歌的阿尔法狗在棋类比赛上战胜了人类。

目前人工智能已经广泛的应用在机器视觉，自然语言处理，机器人学，仿生学和专家系统等多个领域，近三十年来它获得了迅速的发展，并取得了丰硕的成果。

二、机器学习

机器学习：是一种实现人工智能的方法。它通过使用特定的算法来分析数据，并从中学习经验和规律，从而模拟人类对问题进行决策或预测。

因此与传统的计算机程序不同，机器学习程序描述的是一种学习的方法。例如，在下棋游戏中，传统的计算机程序需要对所有的落子情况都编写对应的反应策略，这对于围棋等复杂棋类游戏来说，所有的可能性将是一个天文数字。但是机器学习程序只需要几行代码来定义学习下棋的方法，并把学习到的经验（知识）存储在一个特定的数据结构中，就可以自动学习和自我进化。因此机器学习可以说是一种活的计算机程序。
根据在学习的过程中有无指导（有标签数据），机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习（有导师学习）指在标记数据的指导下进行学习，无监督学习（无导师学习）指通过分析无标记数据自身的特征来进行学习，强化学习指通过环境的反馈来进行学习。

给一个通俗的解释来说明以上三种学习方式：
例如你要参加一场考试，首先发给了你很多模拟卷子和答案，你做了模拟卷子，对了答案，学习了相关的知识点，然后再考试，这就是监督学习。模拟卷子和答案是监督学习中的样本数据。

如果啥卷子没做你就去考试，肯定是大脑一片空白，此时只能“三长一短选最短，三短一长选最长，两长两短就选B，同长同短就选A，参差不齐就选C”了，这种就是根据答案自身的潜在特点进行判断，属于无监督学习。

最后还有一种情况，开始你什么都不知道，然后去考试，考完后，告诉你考试的分数，然后要你重新再考，这时你肯定会分析前面考试时不确定的题目，重新来做，然后考完后，再告诉你考试的分数，再重新考试，通过多次考试的机会，你不断的总结和改进前面答题的问题，就可以越考越好了，这就是强化学习。

由上面的例子可知，监督学习，无监督学习和强化学习都符合人类在某种情况下的学习方式，一般来说，人们在成长过程中往往是多种学习方式的结合，因此机器学习后来又出现了半监督学习，自监督学习等新的流派。

三、深度学习

看到前面机器学习的部分，大家是不是激动万分了，觉得科幻电影里的场景马上就要来了？是的，就连著名的漫画家手冢治虫也将其作品阿童木就设定在2003年，认为在2003年就可以实现类人型的智能机器人。然而后来传统的机器学习方法在80,90年代的表现差强人意，受到当时数据的数量和计算能力等客观因素的限制，再加上复杂的机器学习方法本身存在的一些客观问题（例如过拟合，梯度消失等），使得机器学习在解决大规模复杂的决策问题时性能一直不佳，人们对机器学习的热情逐渐减弱，直到深度学习技术的出现，这一现象才得到改观。

深度学习：是机器学习中的一种前沿技术，表现出大数据，大算力和大结构的特点，具体而言，大数据表示随着互联网，移动互联网和物联网等技术的发展，我们开始积累了海量的数据，这些数据能够提供给深度学习算法更多的样本。大算力表示随着计算机技术的发展，CPU和GPU的计算性能越来越高，计算架构越来越先进，可以用更短的时间计算更加复杂的深度学习模型。大结构表示随着传统神经网络的一些关键问题得到解决（例如Dropout解决了过拟合问题，ReLU和残差结构解决了梯度消失问题等），神经网络可以通过增加神经元的规模和层次来提高模型的学习能力和预测性能。

以个人的学习为例，通俗的说，大数据相当于给了学习者更多的书籍资料进行学习，大算力相当于学习者的智商更高（大脑更发达），大结构相当于学习者有更加先进的学习方法，能够进行更加复杂的学习、归纳和推理，因此深度学习自然就获得了更加卓越的性能。

四、实例

下面通过三个图来说明三者的区别，模拟人类识别水果和蔬菜的能力就是人工智能。

机器学习通过学习大量的水果和蔬菜的图片来不断提高其分辨水果和蔬菜的能力。

深度学习则能够学习更多的样本，不仅能够分辨水果和蔬菜，而且能够识别具体的蔬菜和水果的种类（例如图中的白菜和蓝莓），同时能够分析它们所含的营业元素，具有更强的识别和分析能力，是一种更高级的机器学习方法。例如通过深度学习能够分辨更多种类的水果，同时能够分析水果的产地，营养元素等。

五、总结

人工智能，机器学习和深度学习三者在内涵上的关系如图所示：

人工智能，机器学习和深度学习三者在出现时间上的关系如图所示：

P.S. 最近，有很多的电影和专家在讨论机器人的伦理问题，认为强人工智能会使得机器人超越人类并伤害人类，这就要介绍一下1942年科幻小说家艾萨克•阿西莫夫（Isaac Asimov）在他的作品环舞《Runaround》中提出的机器人三大定律：
• 第一定律：机器人不得伤害人类，或因不作为而让人类受到伤害。
• 第二定律：机器人必须服从人类的命令，除非这些命令违背了第一定律。
• 第三定律：在不违背第一与第二定律的前提下，机器人必须保护自己。
因此只要在机器学习的过程中，将以上定律作为约束条件指导智能体学习，就可以很好的避免机器人对人类的伤害了。

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