名词辨析：人工智能、机器学习、神经网络和深度学习

• 人工智能(Artificial Intelligence, 简称AI)

我看到过的一个说法，从广义上说，一切人造的辅助人们进行生产生活的工具都叫做人工智能，比如一个筛子，我们可以用来把大的颗粒和小的颗粒分开（这个例子具有特别的含义，对应了人工智能的一项重要应用————分类任务）。当然我们一般说到的人工智能，都是指的利用计算机技术作为工具，来实现某种程度人类智慧的方式。

和传统的软件开发相比较，则软件开发的内容侧重于工具性，被人类使用，比如电脑游戏、压缩软件、通讯工具。而人工智能侧重于在某方面代替或增强人类智慧，比如图片识别、语言翻译、自动应答等等。当然两者也没有截然的边界，人工智能的预处理、输入输出等仍然是传统软件开发的内容，而随着人工智能的发展，很多软件也在引入人工智能的内容，对软件的功能进行增强，比如微软的visual studio引入copilot可以自动生成一些代码。

• 机器学习(Machine Learning, 简称ML)

传统的使用计算机方法，是编制程序。我们通过分析需要处理事务的逻辑，然后程序员编写程序，实现相同的逻辑。这样使用时候，不需要人工再介入，只要计算机按照编写好的程序执行就行了。

然而有些任务，对于人来说轻易完成，但是要分析出处理逻辑，却相当困难。比如下面的几张图片，都是猫的照片，人类看一眼很容易就能认出来。但是要编写辨认图片里有没有猫的程序，却相当困难。猫有不同的颜色、不同的品种、大小可能不一样，拍照时不同的光照条件、不同的位置，猫的不同姿态、不同数量。除了照片之外，还有人类画的猫，各种风格，有写实的，有抽象的，有油画的、水彩画的和简笔画的。

幸运的是，对于后一种不容易分析处理逻辑的事务，人们也在处理过程中形成了一套解决方案，那就是让计算机（软件程序）自己去学习这些处理逻辑（上面的例子里是猫的特征），即机器学习。我们需要构造一个学习程序,以及准备很多素材----我们需要准备大量的跟猫有关的图片，以及标注（有猫和没有猫）。通过反复处理这些图片和对应标注，学习程序会慢慢学习到猫的特征，称之为训练（train）。而训练的结果，保存下来就是模型(model）（是的，大模型是很大的模型，也就是别人训练好的结果）。学习了猫特征的程序，我们就可以用他来完成识别一张图片是否有猫的工作，称之为预测（predict）。

• 神经网络(Neural Network, 简称NN)

有很多种实现学习程序的方法，其中一个方法，借鉴了生物学上神经网络的结构：人们发现，人类的神经系统由大量的神经元构成，单个的神经元功能比较单一，但是通过大量单一神经元的叠加组合，神经系统可以实现强大复杂的功能。相应地，人工智能领域的神经网络，其结构形式也是由大量的基本单元叠加组合而成（和生物学神经网络的相似处仅此而已）。

当然，除了神经网络以外，还有很多的其他机器学习方法，具体名称我暂不在此列出。然而最近几年人工智能之所以变得炙手可热，在机器学习取得巨大成功的各种大小模型，都是神经网络。

• 深度学习(Deep Learning, 简称DL)

一个神经网络分为多个层。

一个输入层，用来接受输入数据，一个输出层，用来产生输出结果。

只有输入层和输出层的神经网络，只能表示线性关系，其表达能力有限。大多数神经网络，一般还要有至少一个隐藏层。

具有至少一个隐藏层（或者说一共大于等于三层）的神经网络就叫做深度神经网络(Deep Neural Network，简称DNN)，也叫深度学习。

• 人工智能范围最大，一切利用计算机技术实现人类智慧都可以叫做人工智能。
• 很多人工智能的问题，用纯粹的手动编码的方式实现很困难，而是使用让计算机软件程序自己学习特征的方法，即机器学习。
• 机器学习有很多方法，神经网络是其中之一。
  
• 三层及以上的神经网络，叫深度神经网络，也叫深度学习。