人工智能、機器學習、深度學習的關系是什么？人工智能、機器學習、深度學習和監(jiān)督學習的聯(lián)系和區(qū)別，以及它們的應用場景？讓 下面從概念、區(qū)別與聯(lián)系、應用場景三個方面來詳細分析。一.概念1.人工智能人工智能簡

人工智能、機器學習、深度學習的關系是什么？

人工智能、機器學習、深度學習和監(jiān)督學習的聯(lián)系和區(qū)別，以及它們的應用場景？讓 下面從概念、區(qū)別與聯(lián)系、應用場景三個方面來詳細分析。

一.概念

1.人工智能

人工智能簡稱AI。人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖理解智能的本質，并產生一種新的智能機器，能夠以類似于人類智能的做出反應。它是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

人工智能目前分為弱人工智能和強人工智能、超級人工智能。

1)弱人工智能(Weak artificial intelligence):弱人工智能(ANI)，只專注于一項特定的任務，如語音識別、圖像識別、翻譯等，擅長人工智能的某一方面。它們只是用來解決具體的任務問題，大部分是統(tǒng)計數據，從中可以總結出模型。弱人工智能仍然屬于 "工具 "因為它處理的問題相對單一，發(fā)展水平還沒有達到模擬人腦思維的水平，與傳統(tǒng)的 "產品和服務。

2)強人工智能:強人工智能(AGI)屬于人類級別的人工智能，各方面都可以和人類相提并論。它可以思考、計劃、解決問題、抽象思考、理解復雜的想法、快速學習和借鑒經驗，和人類一樣得心應手。

3)超級人工智能:人工超級智能/ASI幾乎在所有領域都比最聰明的人腦聰明得多，包括科學創(chuàng)新、通用知識和社交技能。在超級人工智能階段，人工智能已經跨越了 "奇點 "，其計算和思維能力遠超超人大腦。這個時候，人工智能已經超出了人類的理解和想象。人工智能將打破人腦的維度限制，其觀察和思考的內容不再能被人腦理解，人工智能將形成一個新的社會。

目前我們還處于人工智能弱的階段。

2.機器學習

Machin

人工智能的發(fā)展前景？

人工智能發(fā)展趨勢？要真正理解這個問題，首先要明白支撐人工智能發(fā)展的核心技術是什么。答案很簡單。

第一是算法，第二是算力，第三是數據，第四是網絡。很容易弄清楚這些主要制約因素的發(fā)展狀況和趨勢。

算法方面，以深度學習為代表的機器學習近年來有了實質性的突破，新算法據說用之不竭，未來可期！

在計算能力方面，隨著gpu和云存儲技術的快速發(fā)展，Moore 美國的法律已經被打破，道路是光明的。

網絡方面，5g未來的必然趨勢越來越清晰，沒有太大問題。

那真的沒問題嗎？葉飛

問題出現(xiàn)在名為人工智能滋養(yǎng)的數據上。問題出在哪里？

目前數據收集沒有問題。

問題在于數據預處理、數據質量、數據一致性、處理時間，尤其是與工業(yè)機理密切相關的數據預處理。為什么，既懂行業(yè)又懂數據科學的人太少，積累的機制和經驗太少，這是人工智能發(fā)展的最大瓶頸?。。?！