人工智能（AI）已席卷全球，并擾亂了許多行業，例如商業智能，金融科技，科學等等。與任何其他新興技術一樣，圍繞AI的炒作也很多。

在使用人工智能作為市場術語的過程中，機器學習和深度學習之間的區別變得不清楚。由于這些術語的相似性質，圍繞它們的含義存在很多混亂。在本文中，我們將研究彼此不同的人工智能，機器學習和深度學習的定義和用途。

作為同一領域的分支，術語人工智能（AI），機器學習（ML），深度學習（DL）和自然語言處理（NLP）可互換使用。但是，它們彼此之間非常不同-不僅在含義上，而且在用例和特定的優點和缺點上也是如此。

術語“人工智能”是最廣泛使用的，并且是一系列技術的廣義術語。機器學習，深度學習，自然語言處理，神經網絡等可以被視為人工智能的子類別。

甚至可以將機器學習視為人工學習中的一種專業，而深度學習則是機器學習中的一種專門技能。結合了ML和DL的各種應用程序（例如NLP和神經網絡）也歸類為AI。

人工智能從根本上講是一種顯示人類認知所展現的特征的機器。AI是一個籠統的術語，用于表示一個具有智慧的人的認知特征（如學習和“思考”）的人工實體。

卡內基梅隆大學計算機科學學院前院長安德魯·摩爾（Andrew Moore）表示：“人工智能是使計算機以直到最近之前我們認為仍需要人類智能的方式運行的科學和工程技術。”

由于AI的快速發展性質，該術語的定義也得到了發展。例如，光學字符識別（OCR）被廣泛認為是AI驅動的任務。一般認為，識別書面信件的任務是需要人類智慧的事情。如今，OCR幾乎不被認為是在AI的保護下，因為較新的技術已爭奪該領域。當前，機器學習和深度學習已成為“ AI”的焦點，但可以被下一代人工智能取代。

我們與AI的互動已從觀看超級計算機與電視上的衛冕冠軍下象棋演變為AI成為我們日常應用程序的一部分。Google Assistant，Amazon Alexa和Apple Siri都使用自然語言處理來理解自然的人類語音。另一方面，Netflix，Facebook和Instagram使用神經網絡通過推薦內容為用戶提供更個性化的體驗。

這使AI成為不斷發展的目標的聲譽。隨著領域的發展，它變得越來越遠。與人類相比，當今的算法在相對較低的認知水平上起作用，而AI仍無法實現更復雜的任務。

另一個需要區別的地方是，今天，ML，DL，NLP和所有其他AI技術僅僅是展示人工智能的應用程序。因此，根據定義，所有其他子類別都可以很好地適合人工智能。