有人說，人工智能（AI）是未來，人工智能是科幻，人工智能也是我們?nèi)粘Ｉ钪械囊徊糠?。這些評價(jià)可以說都是正確的，就看你指的是哪一種人工智能。
今年早些時(shí)候，Google DeepMind的AlphaGo打敗了韓國的圍棋大師李世九段。在媒體描述DeepMind勝利的時(shí)候，將人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）和深度學(xué)習(xí)（deep learning）都用上了。這三者在AlphaGo擊敗李世的過程中都起了作用，但它們說的并不是一回事。
今天我們就用最簡單的方法同心圓，可視化地展現(xiàn)出它們?nèi)叩年P(guān)系和應(yīng)用。
如上圖，人工智能是最早出現(xiàn)的，也是最大、最外側(cè)的同心圓；其次是機(jī)器學(xué)習(xí)，稍晚一點(diǎn)；最內(nèi)側(cè)，是深度學(xué)習(xí)，當(dāng)今人工智能大爆炸的核心驅(qū)動。
五十年代，人工智能曾一度被極為看好。之后，人工智能的一些較小的子集發(fā)展了起來。先是機(jī)器學(xué)習(xí)，然后是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)又是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集。深度學(xué)習(xí)造成了前所未有的巨大的影響。
| 從概念的提出到走向繁榮
1956年，幾個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)家相聚在達(dá)特茅斯會議（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直縈繞于人們的腦海之中，并在科研實(shí)驗(yàn)室中慢慢孵化。之后的幾十年，人工智能一直在兩極反轉(zhuǎn)，或被稱作人類文明耀眼未來的預(yù)言；或者被當(dāng)成技術(shù)瘋子的狂想扔到垃圾堆里。坦白說，直到2012年之前，這兩種聲音還在同時(shí)存在。
過去幾年，尤其是2015年以來，人工智能開始大爆發(fā)。很大一部分是由于GPU的廣泛應(yīng)用，使得并行計(jì)算變得更快、更便宜、更有效。當(dāng)然，無限拓展的存儲能力和驟然爆發(fā)的數(shù)據(jù)洪流（大數(shù)據(jù)）的組合拳，也使得圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、映射數(shù)據(jù)全面海量爆發(fā)。
讓我們慢慢梳理一下計(jì)算機(jī)科學(xué)家們是如何將人工智能從最早的一點(diǎn)點(diǎn)苗頭，發(fā)展到能夠支撐那些每天被數(shù)億用戶使用的應(yīng)用的。
| 人工智能（Artificial Intelligence）為機(jī)器賦予人的智能
早在1956年夏天那次會議，人工智能的先驅(qū)們就夢想著用當(dāng)時(shí)剛剛出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)來構(gòu)造復(fù)雜的、擁有與人類智慧同樣本質(zhì)特性的機(jī)器。這就是我們現(xiàn)在所說的“強(qiáng)人工智能”（General AI）。這個(gè)無所不能的機(jī)器，它有著我們所有的感知（甚至比人更多），我們所有的理性，可以像我們一樣思考。
人們在電影里也總是看到這樣的機(jī)器：友好的，像星球大戰(zhàn)中的C-3PO；邪惡的，如終結(jié)者。強(qiáng)人工智能現(xiàn)在還只存在于電影和科幻小說中，原因不難理解，我們還沒法實(shí)現(xiàn)它們，至少目前還不行。
我們目前能實(shí)現(xiàn)的，一般被稱為“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能夠與人一樣，甚至比人更好地執(zhí)行特定任務(wù)的技術(shù)。例如，Pinterest上的圖像分類；或者Facebook的人臉識別。
這些是弱人工智能在實(shí)踐中的例子。這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)的是人類智能的一些具體的局部。但它們是如何實(shí)現(xiàn)的？這種智能是從何而來？這就帶我們來到同心圓的里面一層，機(jī)器學(xué)習(xí)。
| 機(jī)器學(xué)習(xí) 一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法
機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)、硬編碼的軟件程序不同，機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。
機(jī)器學(xué)習(xí)直接來源于早期的人工智能領(lǐng)域。傳統(tǒng)算法包括決策樹學(xué)習(xí)、推導(dǎo)邏輯規(guī)劃、聚類、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等等。眾所周知，我們還沒有實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能。早期機(jī)器學(xué)習(xí)方法甚至都無法實(shí)現(xiàn)弱人工智能。
機(jī)器學(xué)習(xí)最成功的應(yīng)用領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺，雖然也還是需要大量的手工編碼來完成工作。人們需要手工編寫分類器、邊緣檢測濾波器，以便讓程序能識別物體從哪里開始，到哪里結(jié)束；寫形狀檢測程序來判斷檢測對象是不是有八條邊；寫分類器來識別字母“ST-O-P”。使用以上這些手工編寫的分類器，人們總算可以開發(fā)算法來感知圖像，判斷圖像是不是一個(gè)停止標(biāo)志牌。