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

在使用人工智能作為市場術(shù)語的過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別變得不清楚。由于這些術(shù)語的相似性質(zhì)，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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的定義和用途。

作為同一領(lǐng)域的分支，術(shù)語人工智能（AI），機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），深度學(xué)習(xí)（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(yōu)點和缺點上也是如此。

術(shù)語“人工智能”是最廣泛使用的，并且是一系列技術(shù)的廣義術(shù)語。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，自然語言處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等可以被視為人工智能的子類別。

甚至可以將機(jī)器學(xué)習(xí)視為人工學(xué)習(xí)中的一種專業(yè)，而深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種專門技能。結(jié)合了ML和DL的各種應(yīng)用程序（例如NLP和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）也歸類為AI。

人工智能從根本上講是一種顯示人類認(rèn)知所展現(xiàn)的特征的機(jī)器。AI是一個籠統(tǒng)的術(shù)語，用于表示一個具有智慧的人的認(rèn)知特征（如學(xué)習(xí)和“思考”）的人工實體。

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

由于AI的快速發(fā)展性質(zhì)，該術(shù)語的定義也得到了發(fā)展。例如，光學(xué)字符識別（OCR）被廣泛認(rèn)為是AI驅(qū)動的任務(wù)。一般認(rèn)為，識別書面信件的任務(wù)是需要人類智慧的事情。如今，OCR幾乎不被認(rèn)為是在AI的保護(hù)下，因為較新的技術(shù)已爭奪該領(lǐng)域。當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)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(jī)與電視上的衛(wèi)冕冠軍下象棋演變?yōu)锳I成為我們?nèi)粘?yīng)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，F(xiàn)acebook和Instagram使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過推薦內(nèi)容為用戶提供更個性化的體驗。

這使AI成為不斷發(fā)展的目標(biāo)的聲譽。隨著領(lǐng)域的發(fā)展，它變得越來越遠(yuǎn)。與人類相比，當(dāng)今的算法在相對較低的認(rèn)知水平上起作用，而AI仍無法實現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)。

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