深度学习人工智能

1. 深度学习与AI。本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念。人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI，奥创那种才是强AI（甚至是boss级的）。而深度学习，是AI中的一种技术或思想，曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术（Deep Learning居首）。或者换句话说，深度学习这种技术（我更喜欢称其为一种思想，即end-to-end）说不定就是实现未来强AI的突破口。
2. 深度学习与ML。DL与ML两者其实有着某种微妙的关系。在DL还没有火起来的时候，它是以ML中的神经网略学习算法存在的，随着计算资源和big data的兴起，神经网络摇身一变成了如今的DL。学界对DL一般有两种看法，一种是将其视作feature extractor，仅仅用起提取powerful feature；而另一种则希望将其发展成一个新的学习分支，也就是我上面说的end-to-end的“深度学习的思想”。

　　人工智能是一个较大的范围，包括搜索、专家系统等很多子领域，深度学习是其中一个子领域神经网络的一个比较热门的方法，指层次比较多的神经网络，较低层的网络具有无监督自主学习特征的能力。