人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？

人工智能、机器学习、深度学习这三者之间的关系实际上它们之间是子集和父集的关系。

人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是一种计算机系统，经过训练后可以感知环境、做出决策及采取行动。它是研究和开发用于延伸和扩展人的智能的一种理论、方法、技术及应用的一门学科，其研究领域主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统以及其它相关领域等。

机器学习（Machine Learning），是人工智能的一个分支，通过学习已知数据来构建模型并对未知数据进行预测的技术。通常它表示的是以贝叶斯法、决策树、分类、回归、EM算法、支持向量机等技术为基础的传统学习方法，根据学习过程的特点又可分为监督学习和无监督学习。

深度学习（Deep Learning），机器学习的一个分支，它通过研究人类大脑的神经元的工作机制，用计算机模拟并建立神经网络模型，然后再通过数据对它进行训练，目前最常见的是应用与计算机视觉领域的卷积神经网络（CNN）以及应用与语音识别领域的递归神经网络（RNN)等。它与传统机器学习的主要区别在于，深度学习算法不需要手动选择相关特征，而是通过学习自动寻找有价值的特征。

其实除此之外，还有强化学习，对抗学习等技术，虽然听起来很高大上，实际上不过都是一些实现人工智能的方法罢了。

要说清他们的关系首先要对这三个名词进行简要理解。人工智能简称AI。是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作，是一门新的技术科学，它属于计算机科学领域的一个分支。人工智能的研究领域包含自然语言处理、图像识别、机器人等。机器学习简称ML。机器学习属于人工智能的一个分支，也是人工智能的和核心。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、计算机科学等多门学科。机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。深度学习简称DL。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度学习实现了各种任务，并使得所有的机器辅助变成可能。无人驾驶汽车、预防性医疗保健、甚至的更好的电影推荐，都触手可及或即将成为现实。在他们之中，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。下图可以很好的帮助大家理解人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系。

人工智能的发展前景？

一个来自时代弄潮儿的观察:应该是第三次工业革命信息时代的延续与深化。信息时代第一阶段，是电脑的普及，一切数字化,几乎人类所有活动都需要计算机的辅助来完成，极大的提高了人类自身的效率；信息时代的第二个阶段是互联网，就是电脑普及后的继续深化，互联网化，向所有行业渗透，用互联网来改造一切行业，包括生产环节的前后端连接，从供给到需求端。包括资源要素的共享，互通有无。极大的提供了社会运行的效率；信息时代的第三个阶段应该是智能时代。基于物联网与大数据的支撑，以及通讯技术的进步，在互联网基础上，逐渐发展到物联网。物联网是万物相连，不单单是电脑的相互连接，是各种智能化的物理终端连接。连接靠的是互联网，尤其是无线通讯技术的支撑，大数据的快速传递不再是问题。大数据哪里来就是基于前面大量互联网化的积累，以及物联网后的本身不断自我积累；智能是什么？就是大数据加上算法！

人工智能发展趋势？要真正弄清楚这个问题首要搞清楚支撑人工智能发展的最核心技术是什么，答案很简单：一是算法，二是算力，三是数据，四是网络，分别搞清楚这几大制约因素发展现状和提的问题迎刃而解！

算法方面近几年以深度学习为代表的机器学习取得了实质突破，新算法称出不穷，未来可期！算力方面，随着gpu和云计算云存储技术的快速发展，摩尔定律被打破已成事实，道路光明网络方面，5g未来必然一网到底的趋势日益明确，也没有太大问题那真没有问题吗？非也。问题就出在数据预处理上，数据质量，数据一致性，处理时效，尤其是与工业机理密切相关的数据预处理上，上述指标都很不堪，为啥，既懂工业，又懂数据科学的人太少了，机理，经验积累的太少了，这就是人工智能发展的最大瓶颈！！！！