人工智能、机器学习以及深度学习三者之间的关系是什么？

在电影“终结者2”里，人类未来的领袖约翰康纳问从未来穿越回来的T-800机器人他是否可以学习人类的行为，T-800说他的CPU是一个神经网络处理器，一个会学习的计算机，但他的芯片被设定成了“只读”，需要在芯片里修改程序就可以进行学习了。

在约翰康纳设定完成后，T-800学会了用西班牙语说再见、以及更高级的微笑等人类行为。

这个情节其实涉及到我们经常提到的人工智能、机器学习、深度学习这三个概念，但人们对这三个概念不一定有清晰的认识。我们要了解这三个词汇的含义，并理清它们之间的关系。

人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题。而人工智能的实现主要依赖于机器学习。

机器学习是一种实现人工智能的方法。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务而编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。机器学习传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类等。从学习方法上来分可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。

深度学习是一种实现机器学习的技术。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程（深度神经网络可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构）。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。

综上，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。并且可以看出，目前世界上机器人产商所说的人工智能主要集中于弱人工智能这一领域，通过加装视觉传感器、力觉传感器、激光雷达等多种类型的传感收集周围信息，通过支持主流深度学习框架，利用智能算法库，提高机器人在完成交互、感知、识别、分类、决策等任务的表现。目前虽然距离实现强人工智能还有比较大的差距，但通过软硬件技术的不断进步，以及基础研究的积累，也许我们在不远的将来可以实现强人工智能。
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