人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

人工智能（Artificial Intelligence,AI）、机器学习（Machine Learning，ML）、深度学习（Deep Learning，DL）之间的关系可以通过层级和包含关系来描述。

01人工智能

人工智能是一个广泛的领域，指的是研究、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。它致力于使计算机具有智能行为的能力，涵盖众多子领域，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、专家系统、推理、规划、学习等。

人工智能还分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能：

弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）：专注于某一特定任务或领域的人工智能，只能在特定条件下展现智能行为，不具备通用智能。例如，语音识别、图像识别、自动驾驶汽车中的感知模块等。

强人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）：能够理解、学习、适应各种任务和环境，并具有与人类相当或超越的通用智能。目前尚处于研究阶段，尚未实现真正意义上的强人工智能。

超人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI）：在强人工智能之上，是超人工智能，其定义是在几乎所有领域都比人类大脑聪明的智能，包括创新、社交、思维等。人工智能科学家Aaron Saenz曾有一个有趣的比喻，现在的弱人工智能就好比地球早期的氨基酸，可能突然之间就会产生生命。超人工智能不会永远停留在想象之中。

02机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，专注于使计算机系统无需显式编程就能学习和改进。机器学习的核心思想是通过数据和经验来改善算法的表现，即让计算机通过对大量数据的学习找出规律，并据此做出预测或决策。机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。

03深度学习