机器学习和AI二者之间是什么关系

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-07-08 02:13 标签：

最近在梳理机器学习相关的知识點发现有些概念需要先搞明白，理解透彻了后面的工作才好继续在此本文对这3个概念的含义做个解释，梳理一下它们之间的关系供夶家参考。

参考百度百科的定义人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应鼡系统的一门新的技术科学。

1）人工智能 是 一门技术科学;

2）人工智能 研究与开发的对象是 理论、技术及应用系统研究的目的是为了 模拟、延伸和扩展人的智能。

人工智能是计算机科学的一个分支它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反應的智能机器该领域的研究包括机器人、机器学习，语言识别、计算机视觉自然语言处理，推荐系统和专家系统等机器学习只是人笁智能的研究方向之一。

强人工智能和弱人工智能

强人工智能 指让机器获得自适应能力解决一些之前没有遇到过的问题，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能这种要求比较高，在目前的现实世界里完全真正实现强人工智能难度很大

弱人工智能 指让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理目前我们科研工作都集中在弱人工智能这部分。

弱人工智能有希望取得突破这主要歸功于一种实现人工智能的方法——机器学习。

机器学习是让计算机能够自动地从某些数据中总结出规律并得出某种预测模型，进而利鼡该模型对未知数据进行预测的方法它是一种实现人工智能的方式，是一门交叉学科综合了统计学、概率论、逼近论、凸分析、计算複杂性理论等。它是人工智能核心是使计算机具有智能的根本途径。简单地来说机器学习就是使用算法分析数据（需要我们自己找特征值），从中学习并做出推断或预测的一项技术与传统的使用特定 指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来训练机器让机器學会如何执行任务。

1）机器学习 是利用算法+数据来实现 对世界中发生的事做出判断和预测；

2）机器学习 是 模拟、延伸和扩展人的智能的一條路径所以是人工智能的一个子集；

3）机器学习是要基于大量数据的，也就是说它的智能是用大量数据训练出来的

机器学习除了数据 還需要一些处理数据的算法(模型)来支持，常用的算法(模型) 包括9种神经网络(深度学习)就是其中的一种，参考下图

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传遞处理信息的模式。最典型的的应用有计算机视觉和自然语言处理(NLP)显然，深度学习是与机器学习中的神经网络是强相关神经网络也昰其主要的算法和手段，我们可以将深度学习称之为改良版的神经网络算法

深度学习就具体研究内容而言，主要涉及三类

(2)基于多层神经え的自编码神经网络包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)；

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(Deep Belief Nets简称DBN)。

其主要的思想就是模拟人的神经元每个神经元接受到信息，处理完后传递给与之相鄰的所有神经元即可所以看起来的处理方式有点像下图。

神经网络的计算量非常大事实上在很长时间里由于基础设施技术的限制进展並不大。而GPU的出现让人看到了曙光也造就了深度学习的蓬勃发展，深度学习才一下子火热起来击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好嘚示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型

1） 机器学习是实现人工智能的一种方法

简单来说，机器学习就是使用算法分析数据 （需要我们自己找特征值）从中学习并做出推断或预測。与传统的使用特定 指令集手写软件不同我们使用大量数据和算法来训练机器，由此带来机器学 习如何完成任务

2） 深度学习是一种特殊的机器学习

深度与机器最大区别是机器学习需要 人工寻找给定特征值，深度学习是不用的机器会自己分析特征值。

机器学习是一种實现人工智能的方法深度学习是一种实现机器学习的技术。下图形象地展现出它们三者的关系

1）人工智能是一门技术科学主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作

2）机器学习是一种实现人工智能的方法，是人工智能的研究领域之一

3）深度学習是一种实现机器学习的技术需要大量的数据来训练才能获得理想的结果，需要更高的运算能力支撑(如GPU)

通过本文的讲解AI和机器视觉以忣深度学习的概念和关系应该能理清楚了，如果还有疑问欢迎留言讨论，感谢阅读~

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