最近很長的一段時間，人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關注或研究人工智能領域的時候，總是會遇到這樣的幾個關鍵詞：深度學習、機器學習、神經網絡。那他們之間到底是什么樣的關系呢？

先說人工智能，人工智能是在1956年一個叫達特茅斯會議上提出的。更準確的說是1956年學者們在會議上將他們確定為人工智能，其實關于其具體的一些研究，早就已經開始了。

所以人工智能已經是有60多年歷史的一個領域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進入大眾視野呢？其實，這幾年的人工智能浪潮已經是人工智能的第三次熱度高漲，并遠遠超過了之前的熱度。第一次和第二次浪潮都消失在歷史的長河里，他們在那個年代都遇到了自己的問題，比如第一次是因為在完美的完成了一些人工智能項目后，遇到更復雜的需求時卻被發現當時的人工智能技術，并沒有能力將其解決，導致了世界主力研究的國家中斷了人工智能的研究經費。第一次發展因為缺錢而中止了，本質上還是技術遇到了瓶頸。第二次浪潮時候，因為專家系統為很多企業帶來非常大的作用和效益，人工智能又準備大力發展的時候，被第四代計算機的強有力發展擠占的沒有空間，幾乎絕大多數的資金和人力都投入到了第四代計算機的發展行列中去。

除了外部因素的影響，人工智能本身也存在一些問題，在早期最核心的兩個問題就是數據和算力，因為當時其實有非常不錯的擬合算法模型，但是卻被戴上了過擬合的帽子，就是模型維度多，但是卻沒有詳盡和足量數據支持。

其實在1956年后，人工智能發展的速度非?？?，解決了業內很多的問題，讓當時的科學家以為，以當時的發展速度，機器可能在20年左右達到人類的水平?，F在看，當時的科學巨頭還是過度樂觀了，直到60年后的今天，我們還是在弱人工智能領域摸爬滾打。

圖 1人工智能產業發展歷程

講的有點遠了，回到今天的主題，人工智能，機器學習，神經網絡，深度學習之間的關系。

人工智能這個概念可能是個大坑，把很多人都弄迷糊了。簡單點解釋，人工智能就是實現人類可以做的事情，這是目的。其中有很多細節，其中最核心，我們可以理解為人的大腦的部分，就是機器學習。

圖 2人工智能關系圖

飲鹿網（innov100）產業研究員認為機器學習（machine learning）可以簡單的理解為實現人工智能的核心方法。他不是一個單一的方法，而是眾多算法的合集。沒錯，人工智能的核心就是由各種算法作為支撐的。不過，現在的機器學習更容易理解成，簡單的半人工智能算法，比如我們在逛某寶的時候，總是會有欄目推薦各種商品，或者你瀏覽了某些商品后，你會發現首頁連默認搜索詞都變成了你瀏覽的商品的關鍵詞，這里面就融合了基于機器學習的推薦算法，而且在后臺還為用戶畫像，更加準確的預測你想要購買的商品。其實這樣的技術實現背后還是有一定問題的，比如你的隱私，如果你被預測的很準確，那你還有什么隱私可言，你所有的操作都可能悄悄的出賣了你。

神經網絡（NeuralNetwork）簡單說就是機器學習眾多算法中的一類，設計的時候就是模仿人腦的處理方式，希望其可以按人類大腦的邏輯運行（盡管目前來說對人腦的研究仍不夠透徹）。神經網絡已經有很多年的歷史，但現在基本很少聽到了。飲鹿網（innov100）產業研究員認為神經網絡可以簡單的分為單層，雙層，以及多層網絡。神經網絡在之前有非常多的問題，層數無法深入過多，有太多的參數需要調節，樣本數據量過小等問題?？傊渲笆且婚T并不被看好的技術。直到2006年，Hinton在《Science》和相關期刊上發表了論文，首次提出了“深度信念網絡”的概念。

深度學習（DeepLearning）其實算是神經網絡的延伸，從概念被提出，逐漸的在人工智能領域大顯身手。尤其是在2012年，其在圖像識別領域獲得驚人的成績。和神經網絡一樣，深度學習也是一個算法的集合，只不過這里的算法都是基于多層神經網絡的新的算法。他是一種新的算法和結構，新的網絡結構中最著名的就是CNN，它解決了傳統較深的網絡參數太多，很難訓練的問題，使用了“局部感受野”和“權植共享”的概念，大大減少了網絡參數的數量。關鍵是這種結構確實很符合視覺類任務在人腦上的工作原理。新的方法就多了：新的激活函數：ReLU，新的權重初始化方法（逐層初始化，XAVIER等），新的損失函數，新的防止過擬合方法（Dropout, BN等）。這些方面主要都是為了解決傳統的多層神經網絡的一些不足：梯度消失，過擬合等。

由于其解決了早期人工智能的一些遺留問題，在大數據和大算力的加持下，使得人工智能重新進入到大眾的視野。并在視覺識別，圖像識別，語音識別，棋類AI中成為核心技術。所以現在深度學習就是新的神經網絡，其本質仍然是神經網絡，但是又區別于舊的神經網絡。另外現在基本很少在討論神經網絡了。

希望大家看完文章之后，可以理解人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習之間的關系了。另外，在此基礎上繼續延伸的話，還有遷移學習和強化學習，這些會在之后的文章繼續探索。