人工智能的概念大白话-人工智能的概念简述

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能的概念大白话的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能的概念大白话的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么？
2. 在你的领域或者专业里，你觉得AI可以带来哪些革新与进步？

人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么？

我们尝试回答一下这个问题！我们先简单解释一下人工智能、机器学习和深度学习这些概念。

人工智能

机器学习是实现人工智能的方法之一

决策树学习（decision tree learning）、归纳逻辑编程（inductive logic programming）。其他的也有聚类（clustering）、强化学习（reinforcement learning）和贝叶斯网络（Bayesian networks），人工神经网络（ANN）等。

深度学习是机器学习的一个子集

机器学习的神经网络算法可以设计成两层神经网络，三层神经网络，一直到十几层的神经网络。这种具备多层隐藏层的神经元网络就叫深层神经网络或深度神经网络，也就是深度学习。

人工智能、机器学习和深度学习之间的区别

简单得说深度学习是机器学习得一个子集。但是不同适用方面，有哪些具体得区别呢？我们可以看看下面两张图.

当你有大量得数据，和很好得硬件时候。你可以选择深度学习得到更好得结果。反之，如果你硬件需要低功耗并且低成本，数据量也不是很大，选择机器学习得其他算法将得到比深度学习更好得结果。

1. 训练用得数据集： 机器学习需要得可以小 深度学习需要很大
2. 是否可以人工干预特征： 机器学习可以干预 深度学习不可以
3. 训练的时间： 机器学习的需要多 深度学习的需要少

最后用一句话说一下，人工智能最热门领域就是机器学习，而机器学习里面研究人数最多案例最多的就是深度学习。它们以此为子集。

这些概念很多人都搞不清楚，我来说说我的看法，供大家参考参考:

1. 人工智能 = 一个***， 机器学习 = ***中的一个元素， 深度学习 = ***中的一个元素。

2. 人工智能(是一个统称或者说是一个虚名词)并不是一门特定或者指定的一门专业知识点来的，它是所有关于智能方面的一个统称，它有非常多的分支。比如说:

(1) 软件方面: 机器学习，深度学习，机器视觉，智能推荐，美图相机系统，人脸识别，数据挖掘等等。

(2) 硬件方面(物联网): 智能硬件设备，机器人，智能报警，智能车，无人驾驶等等。

以上的(1)和(2)所列的专业知识点都属于人工智能，它们都是人工智能***中的元素来的。

3. 机器学习: 是一个具体的专业知识，是人工智能领域中的一个小分支而已。

4. 深度学习: 是现在人工智能领域比较前沿的算法来的，它是从机器学习中的神经网络层面发展来的。深度学习也只是人工智能领域的一个小分支。

5.机器学习和深度学习都是一门指定的专业知识来的，它们不是一个统称。可以说深度学习属于机器学习中的一员，也可以说机器学习和深度学习都是独立的，它们谁都不属于谁。但有一点，它们都属于人工智能领域。

从图片中很容易看出它们之间的包含关系，以及它们各自所涉及的范围大小。人工智能是最广泛的概念，是不拘于机器学习的，比如，利用一些规则方法，只要[_a***_]使得计算机自动化计算的就可以与智能挂上边，所以智能的概念是出现最久的或者说是最早的，比如说计算机，机器人等，但是那个时候还没有出现机器学习以及深度学习的概念呢。而机器学习就是利用一定的算法让机器或者说让计算机来学习，然后学到一个模型，我们可以利用这个模型来解决某些问题，一般情况这，机器学习是基于统计的，有的地方也叫作是统计学习，或者统计方法，它们都是数据驱动的。而最后的深度学习是一个更小的概念，它其实是机器学习方法里面的感知机模型的一个拓展，主要是基于神经网络的一种算法，实际上机器学习的各种模型算法也可以看做是一种浅层的网络，是不包含隐藏层的一种浅层网络结构，而深度学习一般是指网络层数超过两层的稍复杂网络，层和层之间的连接更复杂了一点。希望能够对你有所帮助！

深度学习，等这些概念解释起来乏味难懂，说一个我一身的经历，我的英语水平不是很好，看一份英文文档的时候，很多单词不认识，但是我根据上下文的含义大概能猜到。这件事情说明了，我们人类的大脑是可以通过历史数据自主的补全空白概念的，并且通过反复的正确性验证最终学习知识，这就是深度学习的概念。

可能有很多小伙伴认为人工智能就是机器学习或者是深度学习，那么，今天小麦就带大家梳理一下这三者的关系吧~

是使用与传统计算机系统完全不同的工作模式，它可以依据通用的学习策略，读取海量的大数据，并从中发现规律、联系和洞见，因此人工智能能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。

简单地说，人工智能就是能够感知、推理、行动和适应的程序。

是人工智能研究的核心技术，在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行自学；利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力；而深度学习更将这一能力推向了更高的层次。

机器学习就是能够随着数据量的增加不断改进性能的算法。

是机器学习算法的一种，隶属于人工神经网络体系，现在很多应用领域中性能最佳的机器学习都是基于模仿人类大脑结构的神经网络设计而来的，这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。相比较其他方法，在解决更复杂的问题上表现更优异，深度学习是可以帮助机器实现独立思考的一种方式。

深度学习就是利用多层神经网络从大量数据中进行学习。

因此，这三者就是包含与被包含的关系，人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。

在实际应用中，针对不同的功能我们也可以有不同的运用，像数据挖掘利用机器学习技术从大量数据中挖掘出有价值的信息。

例如，Smartbi的数据挖掘平台在一个界面上通过可视化的操作实现数据预处理、算法应用、模型训练、评估、部署等全生命周期的管理。同时，内置分类、聚类、关联、回归五大类数十个算法节点并支持自动推荐，参数也能实现自动调优。

在你的领域或者专业里，你觉得AI可以带来哪些革新与进步？

通过这次疫情，让我们更多人感受到科技的魅力，带给我们生活和工作的便利与高效。防疫、配送、消毒、做饭等等诸多需要人才能完成的事情，但这次疫情🀄️机器人给搞定了，承担了最危险⚠️的工作，让人回到安全地带。这足以说明AI带给我们生活与工作是一次颠覆性的改变！

AI是技术，机器人是将AI落地到实际场景中。未来的变革不只是AI、机器人，而是与5G、大数据、物联网、云计算等新型科技共同作业，相互协作，助推社会进入一个新的时代。

未来，诸多的岗位工作会被取代，无人餐饮、无人酒店、无人配送、无人安防、无人清洁、无人零售、无人工厂……将如雨后春笋般的呈现在我们身边，服务业制造业走向少人化、无人化、智能化是时代的发展必须品。

未来，我们的家庭不再只是冰箱电视洗衣机等家用电器配置，因为清洁、炒菜煮饭、陪护、教育辅导等诸多家用机器人会走进我们的家，为我们的生活提供服务！

有人失业是必然，每一次的变革进步都是如此，这是时代发展的必然，无人能阻。但是每一次的变革进步都会诞生诸多新的岗位与工作。

我们的生活与工作都将发生彻底改变！

未雨绸缪，我们🉐️重新慎重思考我们未来的路。

AI可以替代人类来写文章。

当然人工智能可以替代人类做很多工作，但题主说的在我涉及的领域内，我只能说，AI将取代人类的记者，作家以及很多文字工作者的工作。

我本人是一个自媒体作者，在此之前我是一个商业记者，财经记者，所以我的专业称得上是文字工作。

也正因为我这个身份，所以我有机会接触到很多科技领域的公司以及人工智能的研究者。比如我曾经去***访过达观数据，了解他们是如何运用人工智能的技术来替代人类的文字工作。

简单的说，这个公司就是教人工智能识字以及书写。

他们将人类的文字。变成各种各样的数据符号来喂养这些人工智能系统，系统在学习的大量的文字之后就可以明白这些文字的含义，并从中找出逻辑，甚至最终写出一段文字通顺的文章。

举一个例子，他们将唐诗全部输入到他们的人工智能系统，之后系统就可以分析出唐诗里面总共有多少月字有多少风字多少个人字。

随后他们可以根据律诗的韵脚韵律以及遣词造句的结构来写出对应的唐诗，实际上跟很多人觉得诗很难写相反，人工智能反而特别容易写出来诗词，因为诗词是有格式韵律的，这些诗词的限定反而给人工智能带来了优势。

与此相比，反而写一篇散文是最难的，因为没有格式和规定之后，这些人工智能比较难以写出这样的文字。

但据我所知，当前他们公司这个系统已经实现了读取法律文件，财务报表，审计报告等等格式比较明确的内容。

到此，以上就是小编对于人工智能的概念大白话的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能的概念大白话的2点解答对大家有用。

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