人工智能Artificial Intelligence（AI）、机器学习Machine Learning（ML）和深度学习Deep Learning（DL）通常可以互换使用。但是，它们并不完全相同。人工智能是最广泛的概念，它赋予机器模仿人类行为的能力。机器学习是将人工智能应用到系统或机器中，帮助其自我学习和不断改进。最后，深度学习使用复杂的算法和深度神经网络来重复训练特定的模型或模式。
让我们看看每个术语的演变和历程，以更好地理解人工智能、机器学习和深度学习实际指的是什么。
人工智能
自过去 70 多年以来，人工智能已经取得了长足的进步。无论我们是否知道，也不管喜欢与否，，它已经渗透到了我们生活的方方面面。在过去十年中，机器学习和深度学习的进步已经在各种规模的行业和组织中创造了人工智能热潮。云服务提供商通过开发免费的开源服务和提供新的场景进一步推动的这种势头。
人工智能可能是自 1956 年以来最受关注的概念。到 2015 年，GPU 的广泛使用使并行处理更快、更强大、更便宜。而愈加廉价的存储可以大规模地存储大数据（从纯文本到图像、映射等）。这产生了对数据分析的需求，它被更普遍地称为数据科学data science，导致机器学习发展为实现人工智能的方法。
机器学习
机器学习是使用算法来处理、学习和理解或预测可用数据的模式。最近，软件开发的低代码和无代码概念被用作机器学习中的自学习过程，它给出了完成特定任务的特定指令。通过使用数据和算法对机器进行“训练”，使其能够学习如何执行任务，更重要的是，将学习应用到不断发展的过程中。
机器学习是在开发者社区专注于 AI 时发展起来的，然后发展了算法决策树学习、逻辑编程、聚类、并行处理和强化学习。这些都是朝着正确方向迈出的良好一步，但不足以解决世界感兴趣的场景。
深度学习
深度学习是神经网络和机器学习的进化，是人工智能社区的创意。它学习了人类思维在特定场景中的工作方式，然后在这项工作上比人类做得更好！例如，IBM 的 Watson 与自己下国际象棋，并在游戏中取得了很大进步，最终击败了世界冠军。谷歌的 AlphaGo 也学会了如何玩围棋游戏，一遍又一遍地玩它以提高自己，并成为冠军。
人工智能、机器学习和深度学习正在不断发展。参与数据科学的每个人都希望推进这些概念以改善我们的日常生活。而开源社区、私营企业、科学家和政府机构都在为此共同努力。
总而言之，虽然 AI 有助于创建智能机器，但机器学习有助于构建 AI 驱动的应用。深度学习是机器学习的一个子集。它通过利用复杂算法处理大量数据来训练特定模型。由于狭义 AI 极难开发，机器学习正在通过刚性计算解决这一领域的机遇。至少对于实现通用 AI，深度学习有助于将 AI 和机器学习结合在一起。
