初次接触人工智能领域，很多人对该领域的耳熟能详的几个概念不是很清楚，今天我就来科普一下。

一、人工智能

使机器智能化的一种技术。

比如，你知道计算器可以帮你做数学题。那是因为它被设计成能够按照一些规则来做算术运算。

但人工智能更厉害，它可以通过学习和经验来改进自己。就像你学习新东西一样，人工智能也可以通过处理大量的数据和反复的训练来变得更聪明、更擅长解决问题。

目前AI（artificial intelligence）人工智能，分成两种情况。

• （1）ANI（artificial narrow intelligence）弱人工智能，AI应用在某一领域，做比较垂直的事情。比如自动驾驶，广告点击率预测，商品推荐等等。
• （2）AGI（artificial general intelligence）强人工智能，智能机器可以做任何人类可以做的事情，超过人类智能也是有可能的。但这个目标还有很长一段路要走。

二、机器学习

机器学习是实现人工智能的一种方式方法。

举个例子，你在某个平台购买了一本python书籍，过会平台就会给你推荐相关的书籍，通常会在"猜你喜欢"的栏目列表里看到，比如python数据分析与应用，python数据挖掘，python程序开发案例教程等等。

那么平台怎么做到的呢？就是通过机器学习算法，对你的购物行为数据做了处理和分析，从而推测出你的偏好。你看，整个这个过程，是通过显示的设计出给这个用户就推荐这几本书吗？

显然不是，是机器通过数据学习到的。这个例子就是机器学习研究领域最典型的一个案例。

三、深度学习和神经网络

为什么这两个概念要放在一起说？因为他们是一个意思，请往下看我的解释。

深度学习是机器学习众多算法模型中的一种。

上面说机器学习是机器不被显示设计的情况下，自己进行学习的一个研究领域。机器学习领域涉及了各种各样的算法模型，其中使用神经网络（模拟人脑神经元连接）这种构造的方法就是深度学习。深度学习这个概念在最近被广泛使用。

以上这些概念可以通过下面这个图来表示。