“人工智能”一詞最早由認(rèn)知科學(xué)家約翰·麥卡錫在研究中提出，他寫到，“這項研究基于一種推測，即任何學(xué)習(xí)行為或其它智力特征，在原則上都可以被精確地描述，從而可以制造出一臺機器來模擬它。”這種描述在今天仍然適用，只是復(fù)雜性增加了一些。

      你也許最近經(jīng)常聽到“人工智能”和另外幾個詞匯同時出現(xiàn)，特別是“機器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”。它們經(jīng)常被互換使用，盡管它們存在關(guān)聯(lián)，但其實并非同一事物。

      這樣說可能會讓人感到困惑。我們通過一個經(jīng)典的例子來解釋人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別：比較蘋果和橙子。

人工智能

       從廣義上講，人工智能描述一種機器與周圍世界交互的各種方式。通過先進(jìn)的、像人類一樣的智能——軟件和硬件結(jié)合的結(jié)果——一臺人工智能機器或設(shè)備就可以模仿人類的行為或像人一樣執(zhí)行任務(wù)。

       我們今天讀到了很多關(guān)于人工智能的內(nèi)容，比如語音識別（用于智能個人助理設(shè)備），面部識別（被用在目前社交媒體上很流行的濾鏡中），或者物體識別（比如搜索蘋果和橙子的圖片）。然而這些功能是如何實現(xiàn)的？

       從根源上看，配備人工智能的機器會模仿人類的思維過程，比如分辨蘋果和橙子的能力。

機器學(xué)習(xí)

       機器學(xué)習(xí)是人工智能的一種途徑或子集，它強調(diào)“學(xué)習(xí)”而不是計算機程序。一臺機器使用復(fù)雜的算法來分析大量的數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)中的模式，并做出一個預(yù)測——不需要人在機器的軟件中編寫特定的指令。在錯誤地將奶油泡芙當(dāng)成橙子之后，系統(tǒng)的模式識別會隨著時間的推移而不斷改進(jìn)，因為它會像人一樣從錯誤中吸取教訓(xùn)并糾正自己。

       通過機器學(xué)習(xí)，一個系統(tǒng)可以從自身的錯誤中學(xué)習(xí)來提高它的模式識別能力。

深度學(xué)習(xí)

       深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子集，推動計算機智能取得長足進(jìn)步。它用大量的數(shù)據(jù)和計算能力來模擬深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從本質(zhì)上說，這些網(wǎng)絡(luò)模仿人類大腦的連通性，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并發(fā)現(xiàn)它們之間的相關(guān)性。如果有新學(xué)習(xí)的知識（無需人工干預(yù)），機器就可以將其見解應(yīng)用于其他數(shù)據(jù)集。機器處理的數(shù)據(jù)越多，它的預(yù)測就越準(zhǔn)確。

       例如，一臺深度學(xué)習(xí)的設(shè)備可以檢查大數(shù)據(jù)——比如通過水果的顏色、形狀、大小、成熟時間和產(chǎn)地——來準(zhǔn)確判斷一個蘋果是不是青蘋果，一個橙子是不是血橙。

通過深度學(xué)習(xí)，機器可以處理大量數(shù)據(jù)，識別復(fù)雜的模式，并提出深入的見解。

       人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的差異并不像蘋果和橙子那么明顯，它們更微妙。Qualcomm已將人工智能技術(shù)整合進(jìn)驍龍移動平臺，創(chuàng)造出令人折服的、直觀的體驗，讓設(shè)備可以更深入地了解你。

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