“人工智能”一詞最早由認知科學家約翰·麥卡錫在研究中提出
，他寫到，“這項研究基於一種推測
，即任何學習行為或其它智力特征
，在原則上都可以被精確地描述
，從而可以製造出一台機器來模擬它。”這種描述在今天仍然適用，隻是複雜性增加了一些。

      你也許最近經常聽到“人工智能”和另外幾個詞彙同時出現
，特別是“機器學習”和“深度學習”。它們經常被互換使用，盡管它們存在關聯，但其實並非同一事物。

      這樣說可能會讓人感到困惑。我們通過一個經典的例子來解釋人工智能、機器學習和深度學習之間的區別：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。通過先進的、像人類一樣的智能——軟件和硬件結合的結果——一台人工智能機器或設備就可以模仿人類的行為或像人一樣執行任務。

       我們今天讀到了很多關於人工智能的內容，比如語音識別（用於智能個人助理設備）

，麵部識別（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。

機器學習

       機器學習是人工智能的一種途徑或子集，它強調“學習”而不是計算機程序。一台機器使用複雜的算法來分析大量的數據，識別數據中的模式
，並做出一個預測——不(bu)需(xu)要(yao)人(ren)在(zai)機(ji)器(qi)的(de)軟(ruan)件(jian)中(zhong)編(bian)寫(xie)特(te)定(ding)的(de)指(zhi)令(ling)。在(zai)錯(cuo)誤(wu)地(di)將(jiang)奶(nai)油(you)泡(pao)芙(fu)當(dang)成(cheng)橙(cheng)子(zi)之(zhi)後(hou)


，係(xi)統(tong)的(de)模(mo)式(shi)識(shi)別(bie)會(hui)隨(sui)著(zhe)時(shi)間(jian)的(de)推(tui)移(yi)而(er)不(bu)斷(duan)改(gai)進(jin)，因(yin)為(wei)它(ta)會(hui)像(xiang)人(ren)一(yi)樣(yang)從(cong)錯(cuo)誤(wu)中(zhong)吸(xi)取(qu)教(jiao)訓(xun)並(bing)糾(jiu)正(zheng)自(zi)己(ji)。

       通過機器學習，一個係統可以從自身的錯誤中學習來提高它的模式識別能力。

深度學習

       深(shen)度(du)學(xue)習(xi)是(shi)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)的(de)一(yi)個(ge)子(zi)集(ji)
，推(tui)動(dong)計(ji)算(suan)機(ji)智(zhi)能(neng)取(qu)得(de)長(chang)足(zu)進(jin)步(bu)。它(ta)用(yong)大(da)量(liang)的(de)數(shu)據(ju)和(he)計(ji)算(suan)能(neng)力(li)來(lai)模(mo)擬(ni)深(shen)度(du)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)。從(cong)本(ben)質(zhi)上(shang)說(shuo)，這(zhe)些(xie)網(wang)絡(luo)模(mo)仿(fang)人(ren)類(lei)大(da)腦(nao)的(de)連(lian)通(tong)性(xing)
，對(dui)數(shu)據(ju)集(ji)進(jin)行(xing)分(fen)類(lei)，並(bing)發(fa)現(xian)它(ta)們(men)之(zhi)間(jian)的(de)相(xiang)關(guan)性(xing)。如(ru)果(guo)有(you)新(xin)學(xue)習(xi)的(de)知(zhi)識(shi)（無需人工幹預），機器就可以將其見解應用於其他數據集。機器處理的數據越多
，它的預測就越準確。

       例如
，一台深度學習的設備可以檢查大數據——比如通過水果的顏色、形狀、大小

、成熟時間和產地——來準確判斷一個蘋果是不是青蘋果
，一個橙子是不是血橙。

通過深度學習
，機器可以處理大量數據
，識別複雜的模式
，並提出深入的見解。

       人工智能、機器學習和深度學習之間的差異並不像蘋果和橙子那麼明顯
，它們更微妙。Qualcomm已將人工智能技術整合進驍龍移動平台，創造出令人折服的、直觀的體驗，讓設備可以更深入地了解你。

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