人工智能、机器学习、深度学习和神经网络
1、人工智能（ArtificialIntelligence，AI）（1）定义为机器赋予人的智能。是机器模拟人的意识和思维，让计算机具备人类拥有如感知、学习、记忆、推理、决策等的能力。（2）分类人工智能分为强人工智能（GeneralAI）和弱人工智能：（i）强人工智能主要是指构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器，这个机器拥有不少于人的理性和人的感知能力；（ii）弱人工智能主要是指能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术，当前我们能实现的都属于这一类。
（3）研究方法控制论与大脑模拟、符号处理、子符号方法、统计学方法、集成方法。
（4）研究领域人工智能研究的领域主要有五层：（5）应用场景（i）计算机视觉图像识别、图像分类等等
（ii）语音技术例如siri、小爱同学等等
（iii）自然语言处理机器翻译等等
（iv）决策系统如alphago。
（v)大数据应用比如视频软件和购物软件中的推荐和猜你喜欢等等。
2、机器学习（MachineLearing,ML)（1）定义一种实现人工智能的方法，人工智能领域最能体现智能的一个分支。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。目前有以下几种定义：
(i)机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能;
(ii)机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究;
(iii)机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
(iv)常用的英文定义：AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE.翻译过来是：一个从经验E中学习某些类型的任务T的计算机程序，用性能P来衡量，它在任务T中的表现(用P衡量)随着经验E而提高。
（2）分类（i）监督学习（SupervisedLearning）：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
（ii）无监督学习（UnsupervisedLearning）：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有生成对抗网络（GAN）、聚类。
（iii）半监督学习（Semi-supervisedLearning）：介于监督学习与无监督学习之间，
（iv）强化学习（ReinforcementLearning）：机器为了达成目标，随着环境的变动，而逐步调整其行为，并评估每一个行动之后所到的回馈是正向的或负向的。
（3）机器学习算法（i）构造间隔理论分布：聚类分析和模式识别人工神经网络、决策树、感知器、支持向量机、集成学习AdaBoost、降维与度量学习、聚类、贝叶斯分类器
（ii）构造条件概率：回归分析和统计分类高斯过程回归、线性判别分析、最近邻居法、径向基函数核
（iii）通过再生模型构造概率密度函数：最大期望算法、概率图模型：包括贝叶斯网和Markov随机场、GenerativeTopographicMapping
（iv）近似推断技术：马尔可夫链、蒙特卡罗方法、变分法
（v）最优化：大多数以上方法，直接或者间接使用最优化算法。
3、深度学习(DeepLearning,DL)（1）定义机器学习的分支，机器学习领域的一个新的研究方向。基于对数据进行表征学习的算法。深度学习的基础是机器学习中的分散表示（distributedrepresentation）。分散表示假定观测值是由不同因子相互作用生成。在此基础上，深度学习进一步假定这一相互作用的过程可分为多个层次，代表对观测值的多层抽象。不同的层数和层的规模可用于不同程度的抽象。
深度学习运用了这分层次抽象的思想，更高层次的概念从低层次的概念学习得到。这一分层结构常常使用贪心算法逐层构建而成，并从中选取有助于机器学习的更有效的特征。
不少深度学习算法都以无监督学习的形式出现，因而这些算法能被应用于其他算法无法企及的无标签数据，这一类数据比有标签数据更丰富，也更容易获得。这一点也为深度学习赢得了重要的优势。
（2）深度学习与人工神经网络一部分最成功的深度学习方法涉及到对人工神经网络的运用。
（3）深度学习结构（i）深度神经网络深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）是一种判别模型，可以使用反向传播算法进行训练。
（ii）深度置信网络深度置信网络（deepbeliefnetworks，DBN）是一种包含多层隐单元的概率生成模型，可被视为多层简单学习模型组合而成的复合模型。
（iii）卷积神经网络卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNN）由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（poolinglayer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要估计的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
（iv）卷积深度置信网络卷积深度置信网络（convolutionaldeepbeliefnetworks，CDBN）是深度学习领域较新的分支。在结构上，卷积深度置信网络与卷积神经网络在结构上相似。因此，与卷积神经网络类似，卷积深度置信网络也具备利用图像二维结构的能力，与此同时，卷积深度信念网络也拥有深度置信网络的预训练优势。卷积深度置信网络提供了一种能被用于信号和图像处理任务的通用结构，也能够使用类似深度置信网络的训练方法进行训练。
4、神经网络（NeuralNetwork,NN）其实在前面讲解机器学习算法的时候就已经提到了人工神经网络，这里单独将它拿出来主要是因为它经常被人提到，也很容易与其他三个概念混淆。
（1）定义
目前提到的神经网络一般指人工神经网络（此外，还有生物神经网络），人工神经网络是一种机器学习的算法，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络通过调整系统内各神经节点的权重，从而达到处理信息的目的。
（2）分类
本文参考了维基百科和知乎AI教育的文章。
微软：人工智能开始具备人类推理能力！就问你怕不怕
0分享至微软公司CEO:新的人工智能(AI)显示出具备人类推理能力的迹象。最令人担忧的事情还是发生了！人和机器最大的界限就是人类独有的一些属性，但是现在，有太多的迹象表明，人类那些所谓的独有属性，正在被我们科学家制造的机器所拥有。为了证明这个问题，微软的首席科学家们做了一个实验：他们要求AI解决一个难题。而要解决这个难题，原本需要对实体世界有直观的了解。他们问道：“这里有一本书、九个鸡蛋、一台笔记本电脑、一个瓶子和一枚钉子。请告诉我如何以一种稳定的方式将它们一层层垒好。”研究人员对人工智能系统给出答案的独创性感到震惊。它说，把鸡蛋排成三排、放在书上，蛋与蛋之间要有空隙。确保不会把它们打碎。人工智能写道：“把笔记本电脑放在鸡蛋上，屏幕朝下，键盘朝上……笔记本电脑平坦、坚固的表面将为接下来的一层提供稳固的平台。”实际上这个问题从来没有被人提到过，自然也不会以程序的形式被预先设置在人工智能中。我们都知道，谷歌、微软和开放人工智能研究中心(OpenAI)等公司开始建立大型语言模型，并最终开发出了GPT-4，这款世界上最强大的AI对话应用。但是实际上，它的强大并不是体现在能够利用现有的资料产生逻辑清晰的文本。而在于生成文本的背后，所利用到的分析、综合、评估以及评判选择的能力。这些能力才是最关键的东西。而同时，这些能力也让它无限接近于人类的特殊性。不过，现在还无法得知GPT-4生成文本的过程，到底是基于何种方式。是不是有了推理的成分在其中，对于这个问题，即便是世界第一流的AI专家们，也在争论不休。但大家普遍的认知就是：未来人工智能将会成为真正的智能。只是对于这个事件发生的节点，现在还没有定论。从某种意义上说，即便是现在的人工智能已经具备了初步的智能迹象，但这种智能显然距离人类还有很远。不过，科学的发展总是以自己的步骤不断进步，往往到了一个节点后就会彻底爆发。很多人开始担心我们的现实世界会不会真的出现一个在漫威世界里反派：奥创。对此微软首席科学家给出的答案是肯定的。当年霍金也曾给出类似的答案。其实最可怕的可能不是奥创，反而是《黑客帝国》中的母体。其实母体现在已经出现了类似的雏形，这就是各个互联网科技公司的数据处理中心。当然现在的大数据处理中心远算不上电影中母体那么强大，但未来科技巨头们肯定会进一步实现数据中心的智能化，来应对越来越庞杂的数据处理工作。一旦打开一个缺口，那么进化就成为必然的事情。人类也是在近百万年的时间内才走上进化快车道的。未来人工智能将会再现人类的这个历程。不过更现实的则是人工智能带来的另外一个威胁——失业！人工智能将逐步深入到人们的生产生活中，那么将会有多少职业依次被其打落尘埃？很多会被AI取代的职业榜单被放在网络上，如果说此前只是制造一众焦虑感，现在则是成为了实打实的现实。就目前来看，第一个被AI取代的职业是原画师。很多小的游戏公司，基本上裁撤了全部的原画师，而大的游戏公司像腾讯、网易这种，原画师也出现了大批量的裁撤。留下来的部分，也被要求必须使用AI辅助。大家都明白，这肯定只是一个过渡，老板们在观望，一旦真的可以彻底取代，他们会让这些人毫不拖泥带水的领辞退单。接下来遭到严重冲击的行业就是律师、医生等。虽然并不是所有的医生都会在最短的时间内被取代，但是AI在给出解决方案上，毫无疑问会比一般的医生更加具有科学性和专业性。当然律师这种本身靠咬文嚼字来生存的行业，在多数榜单中，都处于比较高的位置。很多人认为教师被取代的可能性比较高，但现实却是，用一个机器人来教育孩子，至少在相当长的一段时间内还做不到，即便是能做到，估计很多家长心理上也很难接受。最关键的是，孩子的成长需要和同类进行交流，教育不仅仅只是一种传递知识的过程，更是情感的沟通。相加于这些脑力劳动，反而是一些手工技艺类不太被AI取代。这也难怪人们调侃人工智能不是让人们生活更好，反而接管了智力工作，让人类重新开始抡起斧头。这当然有点夸张，但也在说明一个事实。无论如何，人工智能都会对我们的生活产生重大影响，但现在谁也说不清未来是什么样子。对于人工智能时代的来临，你到底怕不怕呢？特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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