人工智能的浪潮正席捲全球，這三個詞在近幾年出現的頻率越來越高：人工智能(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)，這三者究竟有什麼關係與區別？
人工智能AI即模擬人腦，通過推理、認知、規劃，例如辨認哪個是蘋果，哪個是橙子。而機器學習是人工智能的一個分支，根據特徵在水果店買蘋果，辨別出哪個是蘋果，而不會把蘋果當橙子。這裡，機器學習強調的是“學習功能”而不是程序本身，即通過複雜的算法來分析大數據，識別數據模式，做出一個預期而不需要特定的代碼，屬於自我糾正不斷完善“學習目的”，提高AI的識別能力。
而深度學習是指機器學習中一種基於對數據進行表徵學習、識別的方法。深度學習的好處是用非監督式和半監督式的學習特徵和分層特徵來提高算法效率，替代手工成本。例如，水果店有3種水果和3種橙子，通過數據對比，以品類和數據分析水果的顏色、形狀、大小、成熟時間，分別普通蘋果和貢品蘋果，從而篩選出購買用戶需要的蘋果品種。
我們與把這三個概念區分一下：
人工智能：為機器賦予人的智能
機器學習，實現人工智能的方法
深度學習，實現機器學習的技術
1.
人工智能發展簡史
首先，從人工智能發展的歷史談起，1956年幾個計算機科學家相聚在達特茅斯會議，提出了“人工智能”概念，並在科研實驗室準備研發。然而幾十年裡，人工智能一直在兩極反轉，支持的人說它是人類文明更近一步階梯的語言，反對它的人說它是技術垃圾浪費資源。直到上世紀90年代，國際象棋冠軍卡斯帕羅夫與“深藍”計算機決賽中，深藍的獲勝使得人工智能發展有了重要式里程碑。而2016年，Google的AlphaGo贏得韓國棋手李世石，再度引發AI熱潮。
從過去幾年，人工智能在2015年開始大爆發，一部分因為GPU的廣泛應用使計算機變更快、更便宜。另外無限拓展的存儲能理與驟然爆發的大數據浪潮，讓圖像數據、文本數據、交易數據等成批湧現。
2.
人工智能發展條件
1、硬件發展：AI熱潮離不開基礎設施的完善與科技進步，從70年代personal計算機興起到2010年GPU、異構計算機等硬件設施的出現，為人工智能復興到成熟提供了先決條件。
2、數據發展：中國海量式移動客戶端用戶，為互聯網贏來井噴式發展，因此使得人工智能的提升有了大數據的背景。
3、運算髮展：計算機運算能力從傳統的CPU為主導升級為GPU為主導。
4、算法發展：最早的算法基本傳統的統計算法，如90年代的淺層，隨著數據量增大，計算機算法能力增強，深度學習的興起，帶動了人工智能的飛躍式發展。
3.
機器學習：一種實現人工智能的方法
機器學習是人工智能的核心部分，其應用遍及人工智能各領域，用於歸納、綜合而並不是演繹。機器學習在應用領域上最成功的的是計算機視覺，不過需要大量的手工編碼來實現。為此，人們需要手工編寫分類器、讓程序識別物體從哪裡開始到結束，寫分類器來識別字母"STOP"，人們為此開發出算法感知圖像。
目前機器學習從無監督學習（從信息出發自動尋找規律）到監督學習（給目標一個標籤，使用模型來預測結果）到最後的強化學習（即支持人們決策和規劃的反饋機制），強化學習是目前研究的重要方向。
4.
深度學習：一種實現機器學習的技術
深度學習屬於機器學習的一種，不過深度學習能更多利用深度的神經網絡，將模型處理更為複雜，使模型對數據的理解更加深入。
深度學習是目前機器研究中一個新領域，在建立、模擬人腦分析神經網絡來解釋數據，例如圖像、聲音、文本。
深度學習與機器學習相比，在分類是出於同圓內外圈的關係。人工智能是最早出現最外側的同心圓。而機器學習稍晚一點，處於中間層。最內測屬於深度學習，是當今人工智能大爆發的核心驅動力。
人工智能是最早出現最外側的同心圓。而機器學習稍晚一點，處於中間層。最內測屬於深度學習，是當今人工智能大爆發的核心驅動力。
5.
啟示與未來的發展
人工智能學習從20世紀中葉開始，對人們的生產、生活方式有了極大改變。機器學習的發展不是一路順風，而是螺旋式上升，與多學科交叉。機器學習與深度學習的共同發展，帶來了更為具象的識別，如語音識別等語音營銷系統等。
智能語音營銷系統作為深度學習與神經算法的交叉結合，應用於現代商業應用的解決方案中，使人工智能在金融、醫療、互聯網、交通和電銷業中，帶來真正提升銷售額的營銷服務價值。
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