要说当下科技圈炙手可热的词儿,“人工智能”一定占据一席。

不过,虽然是当下的前沿科技,一般人儿还真不一定都能听懂。

何况,当创业者或者大佬们在讨论“人工智能”时,往往还会带上“机器学习”“深度学习”

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“人工智能”究竟是什么?

“机器学习”又是什么鬼?

“深度学习”四个字你知我知,

但合起来似乎又不懂……

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为了让你成为一枚合格的科技知识分子,

今天我们一起来掰扯清楚它们到底是个啥。

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先说说“人工智能”,也就是一直脸熟的“AI”。“人工智能”一词最早由认知科学家约翰·麦卡锡提出,他写到,“这项研究基于一种推测,即任何学习行为或其它智力特征,在原则上都可以被精确地描述,从而可以制造出一台机器来模拟它。”这种描述在今天仍然适用。

从广义上讲,“人工智能”是一门新技术学科,目前国内有多所开设人工智能技术服务专业的院校。

人工智能描述了一种机器与周围世界交互的各种方式。通过软件和硬件的结合——一台“人工智能”设备可以模仿人类的行为或像人一样执行任务,比如它会模仿人类的思维过程去区分是你妈还是你女朋友

有观点指出,目前的人工智能还处于“弱人工智能”,可以比人类更好地去做特定的事,比如机器视觉、语音识别。而像钢铁侠一样的智能则是“强人工智能”了,而当下距离它还有很长的一段征途要走。

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那么,具有人工智能的设备是如何区分你妈和你女朋友的呢?

——这就涉及到了“机器学习”。

“机器学习”(Machine Learning)是AI的核心,是AI的分支之一。

“机器学习”的基本做法是通过复杂的算法来分析大量的数据,识别数据中的模式,并据此做出预测。也就是说,学的数据越多,效果会越好。这就像人类学习的过程——我们在学校学到知识,然后在生活中应用。只不过这一过程的学习主体,是机器。通过机器学习,一个系统可以不断改正自身的错误,从而提高它的模式识别能力。

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刚刚讲到机器学习是通过各种复杂的算法,而这算法之一就比如“深度学习”。

作为近十年来人工智能领域取得的重大突破,“深度学习”是机器学习的最新领域,它推动了计算机智能的长足进步。

“深度学习”(Deep Learning)用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络,这些网络模仿人类大脑的连通性,对数据集进行分类,并发现它们之间的相关性。通过深度学习,机器可以处理大量数据,识别复杂的模式,并提出深入的见解。

以识别女朋友和老妈为例,传统的机器学习,往往需要人工调整参数,因此参数的数量十分有限。“深度学习”则能从大数据中自动获得成千上万的参数,自动分析图像中人物的年龄、表情、姿态等信息,而这过程中不需要人的参与。

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简单总结 

人工智能是一个宽泛概念,机器学习是其子集;机器学习可以实现人工智能,而深度学习可以实现机器学习,是机器学习的子集。

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机器学习VS深度学习

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

基于人工智能和大数据分析的数据底层,催米科技自主研发了AI米智能语音系统,利用先进的语音识别、合成和语义理解技术,集成IVR平台,目前已广泛应用于商业银行、消费金融等多个场景,为客户提供了高效、智能、专业的综合服务。

2、所需数据量

机器学习能适应各种数据量,特别是数据量较小的场景。

如果数据量迅速增加,那么深度学习的效果将更加突出,这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。

一般来说,机器学习需要很短的执行时间。而深度学习需要更多的训练时间,因为该算法包含有太多参数。

4、硬件依赖性

机器学习的话,一般普通机器就可以。而深度学习对硬件的依赖更高,大多数情况下需要GPU运算。

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通过以上介绍,大家是不是对“人工智能、机器学习、深度学习”这三个名词有一个清晰的了解呢?

其实有关科技流行语还有不少,它们都代表着对未来技术的分析。

我们有理由相信,在未来,机器学习与深度学习将能为更多行业带来令人激动的光明前景。

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