AI的浪潮正席卷全球，许多词汇总是围绕着我们的耳朵：AI，机器学习，深度学习，专家学习等等。很多人对这些高频词汇的含义和背后的关系总是似懂非懂，一知半解。下面就给大家具体介绍一下三者之间的关系与区别。

一、机器学习

实现人工智能的一种方法

机器学习最基本的方法就是用算法分析数据，从中学习，然后对现实世界中的事件做出决策和预测。与传统软件程序解决特定任务和硬编码不同，机器学习使用大量数据“训练”，通过各种算法学习如何从数据中完成任务。

机器学习直接来自早期的人工智能领域。传统算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等。从学习方法来看，机器学习算法可以分为监控学习(如分类问题)、非监控学习(如聚类问题)、半监控学习、集成学习、深度学习和强化学习。

在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域，传统的机器学习算法的应用基本上达到了商业化的要求或特定场景的商业化水平，但是每一步都非常困难，直到深度学习算法出现。

二、深度学习

实现机器学习的技术

深度学习本来就不是独立的学习方法，它本身也使用监督和没有监督的学习方法来训练深度神经网络。但是，由于近年来该领域发展迅速，一些特有的学习手段相继被提出(例如残差网络)，越来越多的人单独认为是学习方法。

最初的深度学习是利用深度神经网络解决特征表现的学习过程。深度神经网络本身不是一个全新的概念，可以大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方式和激活函数进行了相应的调整。其实早年有很多想法，但是因为当时训练数据量不足，计算能力落后，最终效果并不理想。

深度学习摧枯拉朽地完成了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都成为可能。无人驾驶汽车、预防性医疗甚至更好的电影推荐都在眼前或即将实现。

三、人工智能

机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。我们用最简单的方法——同心圆，可视化地表现出三者的关系。

当前，该行业存在着一种较为普遍的错误意识，即“深度学习最终可能会淘汰所有其他机器学习算法”。这主要是由于当前深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用远远超过了传统的机器学习方法，而且媒体对深度学习进行了大肆宣传。

深度学习作为目前最热门的机器学习方法，但并不意味着它是机器学习的终点。至少目前有以下问题:

1.深度学习模型需要大量的训练数据来显示神奇的效果，但在现实生活中经常会遇到小样本的问题。这时候深度学习方法就不能开始了，传统的机器学习方法就可以处理了；

2.在一些领域，传统简单的机器学习方法可以很好的解决，没有必要使用复杂的深度学习方法；

3.深度学习的思想来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟。比如给一个三四岁的孩子看一辆自行车后，即使看到外观完全不同的自行车，孩子也能做出自行车的判断。也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，但现在的深度学习方法显然不是人脑的模拟。

进入21世纪，纵观机器学习的发展历程，研究热点可以简单总结为2000-2006年的流形学习、2006-2011年的稀疏学习、2012年至今的深度学习。未来哪种机器学习算法会成为热点？深度学习的三大巨头之一吴恩达曾经说过，“深度学习后，迁移学习将引领下一波机器学习技术”。但是最后机器学习的下一个热点是什么，谁能说得准？