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如果说信息技术是第三次工业革命的核心，那么人工智能所代表的智能则是下一次工业革命的核心力量。
2016年，谷歌阿尔法围棋以4:1战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，不仅让深度学习为人们所知，而且掀起了人工智能的“大众热”。此后，人工智能越来越热，从机器人开发、语音识别、图像识别、自然语言处理到专家系统等不断推陈出新。
同时，人工智能技术越来越多地融入到我们的生活中，出现了智能音箱、智能助理、智能机器人等。
根据应用领域的不同，人工智能研究的技术也不尽相同，目前以机器学习、计算机视觉等成为热门的AI技术方向。但是，平常接触中，很多人分不清人工智能、机器学习、深度学习和强化学习的关系。
简单说，人工智能范围最大，涵盖机器学习、深度学习和强化学习。如果把人工智能比喻成孩子大脑，那么机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这种过程中很有效率的一种教学体系。
有人表示，人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。
百度百科如此阐释人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。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、技术及应用系统的一门新技术科学。
而机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调学习而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。
机器学习之父Tom Mitchel如此定义机器学习：
每个机器学习都可以被精准地定义为：1.任务；2.训练过程；3.模型表现P。而学习过程则可以被拆解为“为了实现任务T”，我们通过训练E，逐步提高表现P的一个过程。
举个例子，让一个模型认识一张图片是猫还是狗(任务T)。为了提高模型的准确度(模型表现P)，我们不断给模型提供图片让其学习猫与狗的区别(训练过程E)。在这个学习过程中，我们所得到的最终模型就是机器学习的产物，而训练过程就是学习过程。
而深度学习则是一种实现机器学习的技术，它适合处理大数据。深度学习使得机器学习能够实现众多应用，并拓展了人工智能的领域范畴。
从安防监控、自动驾驶、语音识别到生命科学等等，深度学习以“摧枯拉朽之势”席卷行业。
以语音识别为例，通过机器学习，语音识别能随着时间向用户学习，最后能达到95%的准确性。但是训练过程是密集的。
而神经网络处理数十亿个口语音频，将语音识别提高到接近100%的准确度，同时还能缩短训练时间。此外，语音识别还通过关键词和主题对原始音频进行分类，并识别发言者，这对音频监控具有广泛而深远的影响。
除了深度学习，机器学习中还有非常重要的强化学习。
过去十年，强化学习的大部分应用都在电子游戏方面。未来，在直升机特技飞行、经典游戏、投资管理、发电站控制、让机器人模仿人类行走等领域有着广泛的应用。
人工智能(Artificial Intelligence)是最早提出的一个专有名词,早在50多年前就有几个计算机科学家提出了人工智能的概念,希望可以制造出可以和人类拥有类似智慧的机器.几十年来这个概念被不断的扩散至各行各业.当然也就带来了各种滥用,一些带了些许自动化算法的软件也被称为人工智能.而通常人们心中的人工智能是美国大片终结者里面的存在.或者至少是钢铁侠盔甲级别的存在才叫人工智能.而目前业界的真实的人工智能还处于早期人工智能阶段,或者叫做弱人工智能,终结者这样的机器人应该才算强人工智能.不过目前离这个目标还有些遥远.人工智能往往结合着制造业,因此说人工智能的时候往往会说机器人.笔者目前在西湖大学的实验中心就是西湖大学人工智能与机器人中心.将人工智能结合机械臂,仿生机器人,纳米机器人甚至是无人机等均属于人工智能与制造业结合的产物.作者：阿里云云栖号
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来源：知乎
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AI(Artificial Intelligence)是创建于20世纪60年代的计算机科学的一个子领域，是关于解决那些对人类来讲非常容易但是对计算机而言很难的任务。值得一提的是，所谓的strong AI可能可以做所有人类可以做的事情(可能除了纯粹的物理问题)。这是相当广泛的，包括各种各样的事情，比如做计划，在世界上到处溜达，识别物体和声音，说话，翻译，社交或者商业交易，还有创造性工作(比如写诗画画)等等。
NLP(Natural language processing)只是AI要处理的语言部分，尤其是写。Machine learning是这样的一种情况：给出一些可以被以离散形式描述的AI问题(比如从一系列动作中选出对的那个)，然后给定一堆外部世界的信息，在不需要程序员手动写程序的情况下选出那个“正确的”行为。通常情况需要借助外界的一些过程来判断这个动作对不对。在数学上，这就是函数：你给一些输入，然后你想要他处理一下得到正确的输出，所以整个问题就简化为用一些自动的方式建立这种数学函数模型。和AI区分一下：如果我写了一段特别机智的程序有着人类的行为，那这就可以是AI，但是除非它的参量都是自动从数据中学会的，否则就不是机器学习。
Deep learning是当下非常流行的机器学习的一种。它包含一种特殊的数学模型，可以想成是一种特定类型的简单块的组合(或者说是块的功能的组合)，这些块可以进行调整来更好的预测最终结果。
原文：http://click.aliyun.com/m/1000006623/更多技术干货敬请关注云栖社区知乎机构号：阿里云云栖社区 - 知乎发布于 2018-07-16? 赞同 96??3 条评论?分享?收藏?感谢收起
?Xenophon Tony?Uber 机器学习工程师24 人赞同了该回答机器学习：一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索，而探索是为了获取数据进行更好的学习。深度强化学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。标签：类型 其他 机构 并行处理 机器学习 曲线 算法 物联网 更新
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