如果您最近花了超过五分钟阅读有关技术的内容，您就会发现这三个术语可以互换使用，而且是错误的。从智能恒温器到自动驾驶汽车，“人工智能”一词无处不在。 “机器学习”听起来就像机器人学习走路。还有“深度学习”？这听起来像是哲学课上的内容。
让我们解决这个问题。读完本指南后，您将能够向任何人（您的同事、经理，甚至您的祖父母）解释真正的区别。
画三个同心圆：
每个深度学习系统都是一个机器学习系统。每个机器学习系统都是一个人工智能系统。但并非每个人工智能系统都使用机器学习，也不是每个机器学习系统都使用深度学习。
这就是结构性的答案。现在让我们了解为什么它们不同。
人工智能是计算机科学领域，致力于构建执行通常需要人类智能的任务的系统。
就是这样。除了“做智能事情的机器”之外，没有严格的技术定义。
人工智能是一个总称术语，自 20 世纪 50 年代以来就已存在。当艾伦·图灵问“机器能思考吗？”时1950 年，他问了一个人工智能问题。 1997 年，当 IBM 的“深蓝”击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫时，人工智能就出现了。当您的电子邮件过滤掉垃圾邮件时，这就是人工智能。
早期的人工智能系统是用手工制定的规则构建的。程序员会编写明确的指令：
IF the email contains "you've won a prize" AND sender is unknown
THEN mark as spam
这称为基于规则的人工智能或专家系统。它适用于解决范围狭窄、可预测的问题。但它无法扩展——你无法为每种可能的垃圾邮件模式、每种国际象棋位置或每种句子的措辞方式编写规则。
这种限制正是导致机器学习的原因。
所有这些都是人工智能。有些使用机器学习。有些使用深度学习。有些使用更简单的技术。
机器学习是人工智能的一个子集，系统从数据中学习模式，而不是使用规则进行显式编程。
机器学习系统不是由程序员编写“如果电子邮件说 X，则执行 Y”，而是接受数千个垃圾邮件和非垃圾邮件示例的训练。它自己找出模式。
核心思想：给机器足够多的例子，它就会概括出规则本身。
1.监督学习——最常见的类型。您为模型提供标记示例（输入→正确输出），它会学习预测新输入的输出。
示例：使用 10,000 张带有标签的猫和狗的照片训练模型。它学习对新照片进行分类。
2.无监督学习——没有标签。该模型自行寻找数据结构。
示例：给出一个没有标签的模型客户购买数据。它将客户分为不同的细分市场（大手笔的消费者、偶尔购买的消费者、喜欢打折的人），而没有被告知要寻找哪些细分市场。
3.强化学习——模型通过反复试验来学习，并因良好的行为而获得奖励。
示例：智能体通过尝试随机动作来学习玩视频游戏，在得分时获得奖励，并逐渐提高。
您可能听说过其中一些：
这些算法运行良好，但它们需要特征工程——人类决定数据（特征）的哪些方面很重要。对于房价模型，您需要手动选择：平方英尺、卧室数量、社区。
对于图像？你无法手动描述猫之所以成为猫的原因。这就是深度学习的用武之地。
深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层人工神经网络从原始数据中自动学习分层特征。
关键突破：深度学习消除了手动特征工程的需要。你向它提供原始像素、原始文本或原始音频——它会自行学习重要的内容。
神经网络大致上是受到人类大脑的启发。它包括：
深度学习中的“深度”是指拥有“许多”隐藏层——有时是数百个。每一层学习越来越抽象的特征：
没有人告诉它这样做。该网络通过对数百万张图像的训练发现了这些表示。
深度学习几乎是您最近看到的所有令人印象深刻的人工智能功能的背后：
|应用 |深度学习类型| |---|---| | ChatGPT，克劳德，双子座 | Transformer（大语言模型）| | DALL-E，中途，稳定扩散|扩散模型 + CNN | |实时语音识别（Siri、Whisper）|循环网络/变压器 | |自动驾驶汽车感知 |卷积神经网络 (CNN) | | AlphaFold 蛋白质折叠 |图神经网络 + 注意力 | | DeepMind 的 AlphaGo |强化学习 + CNN |
深度学习很强大，但它也有成本：
| |人工智能 |机器学习 |深度学习 | |---|---|---|---| | 定义 |机器做智能事 |机器从数据中学习使用深度神经网络的机器学习 | | 技术 |规则、搜索、ML、DL |回归、树、SVM、聚类 | CNN、RNN、Transformer | | 特征工程 |变化 |经常手动|自动| | 数据要求 |变化 |中等|非常高| | 计算要求 |从低到高 |低到中等|高| | 可解释性 |变化 |一般较高 |一般较低 | | 最适合 |任何智能任务 |结构化数据，复杂度适中 |图片、文字、音频、视频 |
让我们看看同一问题在各个级别上的表现如何。
基于规则的人工智能：“标记来自新设备的任何超过 5,000 英镑的交易。”
机器学习：在数百万个带有标签的历史交易上训练随机森林（欺诈/非欺诈）。它可以学习复杂的模式——一天中的时间、位置、商家类型、设备指纹——没有明确的规则。
深度学习：将原始交易序列输入 Transformer 模型。它自动学习客户整个交易历史记录中的时间模式。
“人工智能将变得有意识并接管” 当前的人工智能——包括最先进的法学硕士——没有意识、意图或目标。它是一个复杂的模式匹配器。 “人工智能接管”场景涉及尚不存在的推测性未来系统（通用人工智能，AGI）。
“机器学习和人工智能是同一件事” 机器学习是构建人工智能的一种方法。有些人工智能系统根本不使用机器学习（例如，基于规则的专家系统、使用手工搜索算法的国际象棋引擎）。
“深度学习永远是最好的选择” 对于结构化表格数据（电子表格、数据库），梯度提升（XGBoost、LightGBM）等传统机器学习方法通常在数据和计算量少得多的情况下优于深度学习。深度学习在非结构化数据方面大放异彩：图像、文本和音频。
现在您已经了解了 AI、ML 和深度学习之间的关系，您就可以更深入地了解了（双关语）。自然的下一步是探索机器学习算法的实际作用，然后了解如何通过反向传播和梯度下降来训练神经网络。
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