人工智能、机器学习与深度学习的区别与联系
你是否也有这样的疑惑，人工智能、机器学习、深度学习以及监督学习等名词之间到底有什么样的联系与区别，以及它们的应用场景呢。下面就通过概念、区别和联系以及应用场景三个方面来具体的分析下他们。
一、概念
1、人工智能
人工智能（Artificialintelligence）简称AI。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能目前分为弱人工智能和强人工智能和超人工智能。
1）弱人工智能：弱人工智能（ArtificialNarrowIntelligence/ANI),只专注于完成某个特定的任务，例如语音识别、图象识别和翻译等，是擅长于单个方面的人工智能。它们只是用于解决特定的具体类的任务问题而存在，大都是统计数据，以此从中归纳出模型。由于弱人工智能智能处理较为单一的问题，且发展程度并没有达到模拟人脑思维的程度，所以弱人工智能仍然属于“工具”的范畴，与传统的“产品”在本质上并无区别。
2) 强人工智能：强人工智能（ArtificialGenerallnteligence/AGI),属于人类级别的人工智能，在各方面都能和人类比肩，它能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，并且和人类一样得心应手。
3）超人工智能：超人工智能（ArtificialSuperintelligence/ASI），在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明许多，包括科学创新、通识和社交技能。在超人工智能阶段，人工智能已经跨过“奇点”，其计算和思维能力已经远超人脑。此时的人工智能已经不是人类可以理解和想象。人工智能将打破人脑受到的维度限制，其所观察和思考的内容，人脑已经无法理解，人工智能将形成一个新的社会。
目前我们仍处于弱人工智能阶段。
2、机器学习
机器学习（MachineLearning）简称ML。机器学习属于人工智能的一个分支，也是人工智能的和核心。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动”学习“的算法。
3、深度学习
深度学习（DeepLearning）简称DL。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可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法和激活函数等方面做出相应的调整。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，如图象、声音、文本。
注意：你可能在接触深度学习的时候也听到过监督学习、非监督学习、半监督学习等概念，下面就顺便对这三个名词解析下：
1）监督学习：用一部分已知分类、有标记的样本来训练机器后，让它用学到的特征，对没有还分类、无标记的样本进行分类、贴标签。多用于分类。
2）非监督学习：所有的数据没有标记，类别未知，让它自己学习样本之间的相似性来进行分类。多用于聚类。
3）半监督学习：有两个样本集，一个有标记，一个没有标记。综合利用有类标的样本（labeledsample）和没有类标的样本（unlabeledsample），来生成合适的分类。
二、区别于联系
机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。如下图（来源http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588563162916669654&wfr=spider&for=pc）：
下面一张图能更加细分其关系：
注意：在上幅图中，我们可以看下机器学习下的深度学习和监督学习以及非监督学习，那它们之间是什么关系呢，其实就是分类方法不同而已，他们之间可以互相包含。打个比方：一个人按性别可以分为男人和女人，而按年龄来分可以分为老人和小孩子。所以在深度学习中我们可以用到监督学习和非监督学习，而监督学习中可以用到很基础的不含神经元的算法（KNN算法）也可以用到添加了多层神经元的深度学习算法。
三、应用场景
1) 人工智能的研究领域在不断的扩大，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。并且目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分。
2) 机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习可以分为监督学习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统的机器学习算法在指纹识别、人脸检测、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或特定场景的商业化水平。
3) 深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到监督学习和无监督学习方法来训练深度神经网络，但由于近年来改领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出(如残差网络)，因此越来越多的人将其单独看作一种学习方法。主要应用在互联网、安防、金融、智能硬件、医疗、教育等行业，在人脸技术、图象识别、智能监控、文字识别、语义分析等领域。
如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
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人工智能和计算机视觉之间有什么区别
人工智能(AI)应用程序开始改变我们与技术交互的方式，使我们的生活更轻松、更方便。从帮助解决健康问题到预测您的需求并做出相应反应，人工智能可以让生活更轻松、更高效。如果您长时间使用计算机，您实际上可以查看最好的显示器来缓解眼睛疲劳。
然而，人工智能的缺点是它不是一项单一的技术，而是一个包含各种工具和方法的总称。这包括机器学习、深度学习和自然语言处理，让计算机在没有显式编程的情况下做新的事情。
例如，计算机视觉系统是人工智能的一种形式。它是一组技术，它们协同工作以解决基于图像数据的问题，例如识别图像中的对象、场景和人脸。
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让我们看看计算机视觉与人工智能有何不同，以及它们如何帮助改善您的生活。
计算机视觉与人工智能值得注意的是，计算机视觉并不是人工智能的同义词。虽然两者都是旨在让我们的生活更轻松、更方便的技术形式，但它们并不完全相同。人工智能是计算机科学的一个分支，其中机器表现出似乎模仿人类智能的行为。这广泛地包括根据我们人类分析情况的方式做出决策、从经验中学习、理解语言、与人类和其他机器进行对话，甚至以新的方式创造性地解决问题。
与此同时，计算机视觉帮助计算机看到周围的世界。这涉及执行图像处理任务的软件，这是计算机已经可以做到的，并且是人工智能向前迈进的领域。
计算机视觉的工作原理计算机视觉是计算机科学的一个子领域，它应用数学技术来理解图像和视频。它与人工智能不同，因为计算机视觉用于处理具有一组通用规则的图像。同时，人工智能是一个机器可以学习为自己执行复杂任务的领域。
例如，考虑对象识别。这是计算机视觉领域，可帮助计算机识别和理解图像中的对象。在物体识别领域，会有不同的方法，包括深度学习和卷积神经网络(CNN)，它们通常与人工智能相关联。CNN负责帮助计算机在详细级别识别图像。如果您熟悉Google或Facebook上的图片搜索，那么您很可能已经遇到过这种情况。
CNN还有助于在照片中提供面部识别，区分人脸的眼睛、嘴巴、鼻子和其他特征。此信息可用于现实世界中的许多不同目的，在现实世界中识别人员并获取有关他们的相关信息。
计算机视觉如何改变世界计算机视觉正在使我们的生活在广泛的行业中变得更轻松、更方便。在零售业，它将通过为移动设备提供仅基于图像识别对象的能力来实现更简化的购物体验。在医学中，它被用于分析X射线、核磁共振成像和其他医学图像，从计算机的角度提供通常不可能的洞察力。在交通运输方面，特斯拉等自动驾驶汽车已经在积极使用计算机视觉来补充现有的传感器，以确保安全高效的驾驶。
人工智能(AI)如何工作?人工智能(AI)是机器模仿智能人类行为的能力。它使机器能够处理信息并根据逻辑和推理做出决策。与计算机视觉不同，人工智能(AI)是机器模仿智能人类行为的能力。它使机器能够处理信息并根据逻辑和推理做出决策。与计算机视觉不同，它考虑了更广泛的因素。例如，它可以根据收到的输入以及周围世界已经发生的事情来确定最佳可能结果。
此外，人工智能是机器学习、推理、预测结果甚至做出模仿人类行为的决策的能力。它可用于从医疗保健和网络安全到农业和建筑等各个行业，以简化流程、提高准确性、提高效率、降低成本等等。
人工智能如何改变世界人工智能被用于许多行业，并且是大多数现代问题的核心。例如，人工智能正在帮助公司以不同的方式思考自动化及其对员工的影响。人工智能帮助公司找到提高效率和效力的方法。它还在确保自动化不会伤害员工但实际上有助于提高效率方面发挥着至关重要的作用。这包括自动化可以由人类更好地处理的繁琐工作(例如处理电子表格)，同时仍然保持人们的就业。
人工智能还可用于根据可用数据预测未来。这是通过让计算机系统从过去的事件和当前趋势中学习，并使用这些信息来开发随着时间的推移准确的预测模型来完成的。这些模型可以预测从金融趋势到疾病传播甚至经济不稳定的一切。
那么这两种技术的未来会怎样呢?好吧，现在确切地说事情会如何发展还为时过早，很可能是渐进式的，而不是固定的改进路径。也可能并非一帆风顺;计算机视觉的进步可能会以牺牲人工智能为代价，带来更多切实的好处，例如与自然语言生成相结合的图像字幕、取代华丽全息图的人脸检测，或者随着自动驾驶汽车的接管，Android智能手机可以更好地处理地图基础设施。
就其使用方式和对日常生活的影响而言，计算机视觉和人工智能是两项最重要的新兴技术。比如，计算机视觉已经很先进了，每天都在进步;与此同时，人工智能继续以加速的速度增长。因此，这两种技术将被用于各个行业，并有助于推动我们世界的进步。计算机视觉和人工智能实际上并不是完全独立的领域，而是紧密联系和相互依赖的。