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人工智能、机器学习、深度学习有何区别?

高通中国 来源:互联网 作者:佚名 2017-09-26 13:52 次阅读

要说当下科技圈最炙手可热的词汇,一定非“人工智能”莫属。都说中关村的咖啡馆是科技圈的晴雨表,想知道现在什么技术最流行,只需要去听听喝咖啡的创业者都在讨论什么。不过,人工智能毕竟是当下的前沿科技,一般人还真不一定都能听懂。而且,创业者们在讨论“人工智能”时,往往还会带上“机器学习”和“深度学习”。

所以“人工智能”到底是什么?“机器学习”又是什么鬼,“深度学习”跟前面两者又有何关联。为了让你成为咖啡馆中万众瞩目的焦点,今天我们就来帮你掰扯清楚它们之间的关系。

Artificial Intelligence:人工智能;Machine Learning:机器学习;Deep Learning:深度学习

概括地说,AI 目前主要用于描述一些可以进行智能化行为的设备或机器,机器学习是它的子集,而深度学习是机器学习的一个子集。如上图所示,最外层的是人工智能,中间层是机器学习,最里层则是深度学习。换句话说,机器学习和深度学习属于人工智能范畴,但人工智能不一定是机器学习或深度学习。

先说“人工智能”,也就是 AI。“人工智能”一词最早由认知科学家约翰·麦卡锡在研究中提出,他写到,“这项研究基于一种推测,即任何学习行为或其它智力特征,在原则上都可以被精确地描述,从而可以制造出一台机器来模拟它。”这种描述在今天仍然适用。

从广义上讲,“人工智能”描述一种机器与周围世界交互的各种方式通过软件和硬件的结合——一台“人工智能”设备可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。

从根源上看,配备人工智能的机器会模仿人类的思维过程,比如分辨苹果和橙子的能力。

举个例子,假如你手机里存了你女朋友和你妈的照片,你想把它们区分开,这时就可以把任务交给“人工智能”,在分辨人脸这类应用中,“人工智能”能比人更高效地执行任务。正因为此,“人工智能”目前也被应用到了许多其他领域,从计算机视觉和自然语言处理,到各种终端,如智能手机和汽车上的恶意软件侦测。

那么一台智能手机是如何做到能区分人脸的呢?它用了什么方法?

这就涉及到了“机器学习”。简单说,“机器学习”是实现人工智能的一种途径,“机器学习”的基本做法是通过复杂的算法来分析大量的数据,识别数据中的模式,并据此做出预测。这就像人类学习的过程——我们在学校学到知识,然后在生活中应用。只不过这一过程的主体,是机器。

通过机器学习,一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。

前面提到,机器学习需要用到各种复杂的算法,“深度学习”就是其中的一种。

“深度学习”作为近十年来人工智能领域取得的重大突破,推动了计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说,这些网络模仿人类大脑的连通性,对数据集进行分类,并发现它们之间的相关性。

通过深度学习,机器可以处理大量数据,识别复杂的模式,并提出深入的见解。

还是以识别女朋友和老妈为例,深度学习的工作就是自动分析图像中人物的年龄、表情、姿态等信息,这过程中不需要人的参与,而传统的机器学习算法,往往需要人工调整参数,因此参数的数量十分有限,而“深度学习”可以从大数据中自动获得成千上万的参数。

得益于现代终端设备对大量数据的掌握,以及在算法和处理能力方面的提升,人工智能成为了快速增长的普遍趋势。不过,这也对终端侧的计算能力提出了挑战。十多年来,Qualcomm 一直专注于在移动终端的功耗、散热和尺寸限制之内,高效地处理多种计算工作负载。通过在适宜的计算引擎上运行各种机器学习任务(如 CPUGPUDSP 等),我们能提供最高效的解决方案。

目前,Qualcomm 人工智能平台可通过高效的终端侧机器学习,提供高度响应、高度安全且直观的用户体验。并且在未来还有更多可能。

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原文标题:人工智能、机器学习、深度学习的区别是什么?

文章出处:【微信号:Qualcomm_China,微信公众号:高通中国】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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