人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？

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深度学习是实现机器人学习的一种方式。机器学习是实现人工智能的一种方式。

这三者属于一个从属的关系。

下面详细解释一下：深度学习。机器学习。人工智能的各类概念。

1、深度学习：相当于一种处理信息的方式。

这上面的三个概念。在理解的时候。最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。

外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据。并且能够根据这个梳理完的数据。留存下载的信息。建立新的索引基础。

这就是深度学习的表面含义。

说通俗点就是：我们在教育孩子的时候。第一次告诉他。桌子上的是碗。头顶的是灯。最开始小朋友学会了。只知道这这两个东西。后来他开始类比。只要是发光的。他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。

这种举一反三是非常合适的。这其实就属于深度学习中的数据处理单元。

大部分人喜欢用这张图来说明。深度学习。

这么说吧。就这张图。可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友。根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。

这么解释一下或许更好一些：

1、当你有人第一次告诉你。桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色。可以盛饭。凹进去的。

2、你闭上眼。不去看那个碗。你在大脑中。怎么描述碗？

那就是一个反过来的过程：白色的。盛饭的。凹进去的就是碗。你以后看到这种东西。第一时间不管对不对。理论上都应该说这是“碗”。

3、伴随着时间的推移。你不见过了各式各样的碗。有青花瓷的。有玻璃的。有铁的等等。最后你形成了一个标签。凹进去。器皿。都可以叫碗。

这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来。比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问。不是一篇文章。

所以深度学习。跟以前的神经网络学习。建模分析等等都是机器处理数据的一种方法。可以说是机器人的思路。

机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和

这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生。如何学习知识的。有没有经验。给我们推荐一下。

有的学生说：要勤做笔记。多学会归纳总结。

有的学生说：我不做笔记。太浪费时间。我喜欢举一反三。自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。

有的学生说：我就是笨方法。就是大量的刷题。熟能生巧。

这就是人类的学习方式！

机器人的学习方式也一样：深度学习是一种。依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络。慢慢的学习进化。从基础开始学的机器人也是一种学习方式。

如果这个机器人。很强。他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换。采用最好的方式。

甚至可以实现联想！

人工智能是机器人学成之后。能够跟人类交互。人类能够看到的表象

这就好像是。一个孩子成人了。成人之间交流。大家都说：嗯。这个小伙子成才了。很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。

什么叫没成？就是一点为人处事都不懂。甚至不能自理的那种人。就属于“非智能”的状态。

正常来说。只要机器学习合理。并且完善。最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。

其他观点：

人工智能是一个总体的概念。好比你人是有智慧的。深度学习是人工智能所具备的一个关键条件。好比女人有智慧。是因为你会思考学习能力强。机器学习是人工智能的一个具体细分模块。好比你人的手这一块非常灵巧。学什么手工活都非常快。这样通俗易懂的解释。你有明白吗？希望能帮到你。

其他观点：

AI、机器学习、深度学习的关系

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、方法及应用系统的一门新的技术科学。

机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。以获取新的知识或技能。重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心研究领域之一。任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习：源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。它模仿人脑的机制来解释数据。例如图像。声音和文本。

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