2、深度学习：概念、原理与独特之处

深度学习：概念、原理与独特之处

在过去几年里，人工智能（AI）成为了媒体炒作的热点话题。机器学习、深度学习和人工智能频繁出现在众多文章中，这些文章甚至常常来自非科技类出版物。我们被承诺了一个充满智能聊天机器人、自动驾驶汽车和虚拟助手的未来，这个未来有时被描绘得黯淡无光，有时又好似乌托邦，在那里人类工作岗位稀缺，大多数经济活动将由机器人或人工智能代理处理。对于未来或当前的机器学习从业者来说，能够在喧嚣中识别出有价值的信息至关重要，这样才能将真正改变世界的发展与过度炒作的新闻稿区分开来。

1. 人工智能、机器学习和深度学习的定义与关系

首先，我们需要明确当提及人工智能时，我们所讨论的内容。那么，什么是人工智能、机器学习和深度学习呢？它们之间又有怎样的关系？

1.1 人工智能

人工智能诞生于20世纪50年代，当时计算机科学领域的少数先驱开始探讨计算机是否能够“思考”，这个问题的影响至今仍在探索中。该领域的一个简洁定义是：努力实现通常由人类执行的智力任务的自动化。因此，人工智能是一个广泛的领域，它涵盖了机器学习和深度学习，但也包括许多不涉及任何学习的其他方法。例如，早期的国际象棋程序仅包含程序员精心编写的硬编码规则，并不属于机器学习范畴。在相当长的一段时间里，许多专家认为通过让程序员手工编写一套足够大的用于处理知识的明确规则，可以实现人类水平的人工智能。这种方法被称为符号人工智能，从20世纪50年代到80年代末，它一直是人工智能领域的主导范式，并在80年代的专家系统热潮中达到了顶峰。

然而，符号人工智能虽然适用于解决定义明确的逻辑问题，如国际象棋，但事实证明，要找出解决更复杂、模糊问题（如图像分类、语音识别和语言翻译）的明确规则是难以实现的。于