人工智能机器学习

这三个概念比较抽象，现在来用通俗的方式解释一下。
通过一个经典的例子来解释人工智能、机器学习和深度学习之间的区别：比较苹果和橙子。
1、人工智能
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。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。
2、机器学习
机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后，系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进，因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。
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。
3、深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，推动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。如果有新学习的知识(无需人工干预)，机器就可以将其见解应用于其他数据集。机器处理的数据越多，它的预测就越准确。
例如，一台深度学习的设备可以检查大数据——比如通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地——来准确判断一个苹果是不是青苹果，一个橙子是不是血橙。