有人说，人工智能（Artificial Intelligence）是未来。人工智能是科幻小说。人工智能已经是我们日常生活的一部分。所有这些陈述都 ok，这主要取决于你所设想的人工智能是哪一类。

　　例如，今年早些时候，Google DeepMind 的 Alphago 程序击败了韩国围棋大师李世乭九段。人工智能、机器学习和深度学习这些词成为媒体热词，用来描述 DeepMind 是如何获得成功的。尽管三者都是 AlphaGo 击败李世乭的因素，但它们不是同一概念。

　　区别三者最简单的方法：想象同心圆，人工智能（AI）是半径最大的同心圆，向内是机器学习（Machine Learning），最内是深入学习（Deep Learning）。

　　从概念的而提出到繁荣

　　自从几位计算机科学家在 1956 年的达特茅斯会议上提到这个词以后，人工智能就萦绕在实验研究者们心中，不断酝酿。在此后的几十年里，人工智能被标榜为成就人类文明美好未来的关键。

　　在过去的几年里，特别是 2015 以来，人工智能开始大爆发。这在很大程度上提高了 GPU 的广泛可用性，使得并行处理速度越来越快，使用更便宜，而且功能更强大。整个大数据运动拥有无限的存储和大量的数据：图像，文本，交易，映射数据等等。

　　人工智能——机器所赋予的人的智能

　　早在 1956 年夏天的会议上，人工智能先驱者的梦想是建立一个由新兴计算机启用的复杂的机器，具有与人的智能相似的特征。这是我们认为的「强人工智能」（General AI），而神话般的机器则会拥有我们所有的感知，甚至更多，并且像人类一样思考。你已经在电影中见过这些机器无休止地运动，像朋友如 C-3PO，或者敌人如终结者。一般的人工智能机器仍然只是出现在电影和科幻小说中。

　　我们目前可以实现的还是局限于「弱人工智能」（Narrow AI）。这些技术能够像人类一样执行特定的任务，或者比人类做的更好。像 Pinterest 上的图像分类，Facebook 上的人脸识别等。

　　这些都是弱人工智能实践中的例子。这些技术展示了人类智力的一些方面。但如何展示？这些智力是从哪里来的？这些问题促使我们进入到下一个阶段，机器学习。