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实际上，未来 10,000 个初创公司的商业计划很容易预测：拿到 X 并加入 AI。找到那些通过添加在线智能可以改进的东西。
— 凯文·凯利，《不可避免：理解将塑造我们未来的 12 大技术力量》
过去几年，人工智能继续成为最热门的话题之一。最顶尖的人才参与 AI 研究，最大的公司为这一领域的发展分配了巨额资金，而 AI 初创公司每年都获得数十亿美元的投资。
如果你从事业务流程改进或寻找新的商业创意，那么你很可能会接触到 AI。为了有效地与其合作，你需要了解其组成部分。
让我们了解一下人工智能的本质。弗朗索瓦·肖莱在他的书《Python 深度学习》中做了简要描述：“这是将通常由人类执行的智力任务自动化的努力。因此，AI 是一个包含机器学习和深度学习的通用领域，但也包括许多不涉及任何学习的方法。”
例如，今天聊天机器人的前身，ELIZA，这是在 MIT 人工智能实验室创建的。这个程序能够与人进行长时间对话，但不能在对话过程中学习新词汇或修正其行为。ELIZA 的行为是通过一种特殊的编程语言明确指定的。
人工智能在现代意义上的历史始于 1950 年代，当时艾伦·图灵的工作和达特茅斯研讨会汇集了这一领域的首批爱好者，并制定了 AI 科学的基本原则。此后，该领域经历了几次兴趣激增和随后的萧条（所谓的“AI 冬天”），以至于今天成为世界科学的关键领域之一。
值得提及的是强人工智能和弱人工智能的假设。强人工智能能够思考并将自己意识到作为一个独立的个体。弱人工智能则没有这些能力，只能执行某些范围的任务（例如下棋、识别图像中的猫或以$432,500 绘制一幅画）。所有现有的人工智能都是弱的，不必担心。
如今，很难想象任何一种活动没有人工智能的使用。无论是开车、自拍、在网上商店挑选运动鞋，还是规划假期，你几乎在每个地方都得到一个小巧、弱小但已经非常有用的人工智能的帮助。
智能（无论是人工的还是非人工的）的一个关键特性是学习的能力。对于人工智能来说，这种能力由一系列机器学习模型负责。它们的本质很简单：与传统算法不同，传统算法是将输入数据转化为结果的明确指令集，而基于数据示例和相应结果的机器学习则在数据中找到模式，生成一个将任意数据转化为期望结果的算法。
机器学习主要分为三类：
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监督学习 - 系统基于具有先前已知结果的数据示例进行训练。机器学习中有两种最受欢迎的任务：回归和分类任务。回归是对连续结果的预测，例如房价或制造业排放水平。分类是对类别（类）的预测，例如电子邮件是否为垃圾邮件，或者书籍是侦探小说还是百科全书。
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无监督学习 - 系统在数据中发现内部关系和模式。在这种情况下，每个示例的结果是未知的。
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强化学习 是一种方法，在这种方法中，系统因正确的行动而获得奖励，对错误的行动则给予惩罚。因此，系统学习制定一个算法，以获得最高奖励和最低惩罚。
一个理想的机器学习模型可以分析任何数据，发现所有模式，并创建一个实现任何期望结果的算法。但这个理想模型尚未创建。你可以在 Pedro Domingos 的《大师算法》中了解创建它的过程。
目前的机器学习模型专注于特定任务，它们都有各自的优点和缺点。这些模型包括以下几种：
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线性回归 是一种经典的统计模型。顾名思义，它用于回归任务，即对连续值的预测。例如，根据天气预测会售出多少柠檬水。
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逻辑回归 用于分类任务。它预测给定样本属于某个特定类别的概率。
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决策树 是一种常用于分类任务的方法。在这种方法中，给定对象的类别被定义为一系列问题，每个问题通常涉及“是”或“否”的回答。
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K-Nearest Neighbors 是一种简单且快速的方法，主要用于分类。在这种方法中，数据点的类别由与数据点示例最相似的 k 个（k 可以是任何数字）确定。
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朴素贝叶斯 是一种流行的分类方法，它利用概率论和贝叶斯定理来确定在给定条件下（例如邮件中出现“免费贷款”这一短语 20 次）某个事件（如邮件是否为垃圾邮件）的可能性。
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SVM 是一种监督机器学习算法，常用于分类任务。它能够有效地分离不同类别的对象，即使每个对象具有许多相关的特征。
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集成学习 结合了许多机器学习模型，并通过对每个模型的响应进行投票或平均来确定对象的类别。
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神经网络 基于人脑的原理。神经网络由许多神经元及其之间的连接组成。一个神经元可以表示为一个具有多个输入和一个输出的函数。每个神经元从输入中获取参数（每个输入可能具有不同的权重，这决定了其重要性），对其进行特定的操作，并将结果提供给输出。一个神经元的输出可以作为另一个神经元的输入。因此，形成了多层神经网络，这就是深度学习的主题。我们将更详细地讨论这一点。
神经元结构图：
具有两个隐藏层的人工神经网络：
通过学习给定示例，神经网络调整神经元之间的权重，以便给予对获得期望结果影响最大的神经元最大的权重。例如，如果一个动物是有条纹的、蓬松的并且在喵喵叫，那么它可能是只猫。与此同时，我们将最大权重分配给喵喵叫这个参数。所以即使动物没有条纹也不蓬松，但如果它喵喵叫 - 它仍然很可能是只猫。
深度学习涉及深度神经网络。关于深度的意见可能有所不同。一些专家认为，如果网络具有多个隐藏层，它就可以被视为深度的，而其他专家则认为只有当网络具有许多隐藏层时，才算深度网络。
现在有几种类型的神经网络正在被广泛使用。其中最受欢迎的包括：
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长短期记忆网络（LSTM） - 用于文本分类和生成、语音识别、音乐创作生成和时间序列预测。
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卷积神经网络（CNN） - 用于图像识别、视频分析和自然语言处理任务。
那么人工智能、机器学习和深度学习之间有什么区别呢？我们希望，阅读本文后，你已经知道这个问题的答案。人工智能是自动化智力任务（如阅读、下围棋、图像识别和创造自动驾驶汽车）的一个广泛领域。机器学习是一组负责 AI 学习能力的人工智能方法。深度学习是机器学习方法的一个子类，研究多层神经网络。
ActiveWizards 是一个数据科学家和工程师团队，专注于数据项目（大数据、数据科学、机器学习、数据可视化）。核心专长领域包括数据科学（研究、机器学习算法、可视化和工程）、数据可视化（d3.js、Tableau 等）、大数据工程（Hadoop、Spark、Kafka、Cassandra、HBase、MongoDB 等）以及数据密集型 Web 应用开发（RESTful API、Flask、Django、Meteor）。
原文。已获许可转载。
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