人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间是什么
样的关系?
最近很长的一段时间,人工智能的热度都维持在一定的高度。但是大 家在关注或研究人工智能领域的时候,总是会遇到这样的几个关键词:深度学 习、机器学习、神经网络。那他们之间到底是什么样的关系呢?
先说人工智能,人工智能是在 1956 年一个叫达特茅斯会议上提出的。 更准确的说是 1956 年学者们在会议上将他们确定为人工智能,其实关于其具 体的一些研究,早就已经开始了。
所以人工智能已经是有 60 多年历史的一个领域。为什么最近几年人工 智能才逐渐进入大众视野呢?其实,这几年的人工智能浪潮已经是人工智能的 第三次热度高涨,并远远超过了之前的热度。第一次和第二次浪潮都消失在历 史的长河里,他们在那个年代都遇到了自己的问题,比如第一次是因为在完美 的完成了一些人工智能项目后,遇到更复杂的需求时却被发现当时的人工智能 技术,并没有能力将其解决,导致了世界主力研究的国家中断了人工智能的研 究经费。第一次发展因为缺钱而中止了,本质上还是技术遇到了瓶颈。第二次 浪潮时候,因为专家系统为很多企业带来非常大的作用和效益,人工智能又准 备大力发展的时候,被第四代计算机的强有力发展挤占的没有空间,几乎绝大 多数的资金和人力都投入到了第四代计算机的发展行列中去。
除了外部因素的影响,人工智能本身也存在一些问题,在早期最核心的 两个问题就是数据和算力,因为当时其实有非常不错的拟合算法模型,但是却 被戴上了过拟合的帽子,就是模型维度多,但是却没有详尽和足量数据支持。 其实在 1956 年后,人工智能发展的速度非常快,解决了业内很多的问 题,让当时的科学家以为,以当时的发展速度,机器可能在 20 年左右达到人