人工智能、机器学习、深度学习和神经网络简介

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随着互联网浪潮的到来，AI技术越来越深入我们的日常生活，这些技术通常与人工智能、机器学习、深度学习和神经网络息息相关，虽然它们都发挥着重要的作用，但这些术语往往互换使用，导致人们对它们的释义与差别产生一些混淆。这一期向大家介绍一下人工智能、机器学习、深度学习以及神经网络的相关知识。

一、人工智能（Artificial Intelligence）

在1956年夏季召开的达特茅斯会议上，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。

1、什么是人工智能

人工智能,英文缩写为AI。它是研究、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技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。

简单地讲，人工智能就是让机器具有人类的智能，这也是人们长期追求的目标。这里关于什么是“智能”并没有一个很明确的定义，但一般认为智能（或特指人类智能）是知识和智力的总和。

2、应用领域

人工智能的研究范围非常广，目前，人工智能的主要领域大体上可以分为以下几个方面：

感知：模拟人的感知能力，对外部刺激信息（视觉和语音等）进行感知和加工。主要研究领域包括语音信息处理和计算机视觉等。

学习：模拟人的学习能力，主要研究如何从样例或从与环境的交互中进行学习。主要研究领域包括有监督学习、无监督学习和强化学习等。

认知：模拟人的认知能力，主要研究领域包括知识表示、自然语言理解、推理演绎、规划以及决策等。

人工智能、机器学习、深度学习和神经网络简介

3、学派

目前我们对人类智能的机理依然知之甚少，还没有一个通用的理论来指导如何构建一个人工智能系统。不同的研究者都有各自的理解，因此在人工智能的研究过程中产生了很多不同的流派。尽管流派数量比较多，但大体上可以归结为以下几种：

符号主义，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派。符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑。数学逻辑从19世纪末起就获得迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎功能。该学派认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。符号主义致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程，其实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程，实现人工智能。

连接主义，又称仿生学派或生理学派。是认知科学领域中的一类信息处理的方法和理论。其原理主要为神经网络之间的连接机制和学习算法。这一学派认为人工智能起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。连接主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。其中人工神经网络就是其典型代表性技术。

行为主义，认为智能是系统与环境的交互行为，是对外界复杂环境的一种适应。这些理论与范式在实践之中都形成了自己特有的问题解决方法体系，并在不同时期都有成功的实践范例。行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派，认知行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合，它的理论目标在于预见和控制行为。

4、意识和人工智能

人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。

人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用范围也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智能。

二、机器学习（Machine Learning）

1.何为机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

我们将机器学习描述为实现人工智能的一种方式方法，最基本的机器学习使用算法解析和学习数据，然后在相似的环境里做出决定或预测。简言之，机器学习就是让计算机从数据中进行自动学习，得到某种知识或规律，即基于数据学习并做出决策。

2.分类

通常将机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习（Supervised Learning）表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。标记作为预期效果，不断修正机器的预测结果。具体实现过程是：通过大量带有标记的数据来训练机器，机器将预测结果与期望结果进行比对；之后根据比对结果来修改模型中的参数，再一次输出预测结果；然后将预测结果与期望结果进行比对，重复多次直至收敛，最终生成具有一定稳定性的模型来达到智能决策的能力。

无监督学习（Unsupervised Learning）表示机器学习的数据是没有标记的。机器学习从无标记的数据中探索并推断出潜在的联系。例如基于密度或基于统计学概率模型等，从而将不同数据分开，把相似数据聚为一类。

强化学习（Reinforcement Learning）是带有激励机制的，具体来说，如果机器行动正确，将施予一定的“正激励”；如果行动错误，同样会给出一个惩罚也可称为“负激励”。因此在这种情况下，机器将会考虑如何在一环境找那个行动才能达到激励的最大化，具有一定的动态规划思想。例如在贪吃蛇游戏中，贪吃蛇需要通过不断吃到“食物”来加分。为了不断提高分数，贪吃蛇需要考虑在自身位置上如何转向才能吃到“食物”，这种学习过程便可理解为一种强化学习。

三、神经网络（Neural Network）与深度学习（Deep Learning）

1、神经网络

神经网络是机器学习中的一个重要算法，也是深度学习发展的基础算法，它的思想影响了深度学习，使得深度学习成为了人工智能中极为重要的技术之一。

神经网络作为一种常用的方法，是一种通过模仿生物的神经网络结构和功能的数学模型，也是一种自适应的计算模型。它通过感知外部信息的变化来改变系统的内部结构。神经网络由许多的神经元组成，神经元之间相互联系构成处理信息的庞大网络。神经网络模型一般比较复杂，从输入到输出的信息传递路径一般比较长，所以复杂神经网络的学习可以看成是一种深度的机器学习即深度学习。

神经网络的优势在于它是一个能够通过现有数据进行自我学习、总结、归纳的系统，能够推理产生一个智能识别系统，从而成为人工智能技术中的重要基石。

2、深度学习

深度学习是机器学习领域中一个特别重要的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标—人工智能。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的成果远远超过先前技术，并且在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术以及其他相关领域都取得了很多成果。它使得机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

目前，深度学习采用的模型主要是神经网络模型，其主要原因是神经网络模型可以使用误差反向传播算法，从而可以比较好地解决贡献度分配问题，即一个系统中不同的组件或其参数对最终系统输出结果的贡献或影响。只要是超过一层的神经网络都会存在贡献度分配问题，因此可以将超过一层的神经网络都看作深度学习模型。