人工智能的浪潮正席卷全球，这三个词在近几年出现的频率越来越高：人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)，这三者究竟有什么关系与区别？
人工智能AI即模拟人脑，通过推理、认知、规划，例如辨认哪个是苹果，哪个是橙子。而机器学习是人工智能的一个分支，根据特征在水果店买苹果，辨别出哪个是苹果，而不会把苹果当橙子。这里，机器学习强调的是“学习功能”而不是程序本身，即通过复杂的算法来分析大数据，识别数据模式，做出一个预期而不需要特定的代码，属于自我纠正不断完善“学习目的”，提高AI的识别能力。
而深度学习是指机器学习中一种基于对数据进行表征学习、识别的方法。深度学习的好处是用非监督式和半监督式的学习特征和分层特征来提高算法效率，替代手工成本。例如，水果店有3种水果和3种橙子，通过数据对比，以品类和数据分析水果的颜色、形状、大小、成熟时间，分别普通苹果和贡品苹果，从而筛选出购买用户需要的苹果品种。
我们与把这三个概念区分一下：
人工智能：为机器赋予人的智能
机器学习，实现人工智能的方法
深度学习，实现机器学习的技术
1.
人工智能发展简史
首先，从人工智能发展的历史谈起，1956年几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”概念，并在科研实验室准备研发。然而几十年里，人工智能一直在两极反转，支持的人说它是人类文明更近一步阶梯的语言，反对它的人说它是技术垃圾浪费资源。直到上世纪90年代，国际象棋冠军卡斯帕罗夫与“深蓝”计算机决赛中，深蓝的获胜使得人工智能发展有了重要式里程碑。而2016年，Google的AlphaGo赢得韩国棋手李世石，再度引发AI热潮。
从过去几年，人工智能在2015年开始大爆发，一部分因为GPU的广泛应用使计算机变更快、更便宜。另外无限拓展的存储能理与骤然爆发的大数据浪潮，让图像数据、文本数据、交易数据等成批涌现。
2.
人工智能发展条件
1、硬件发展：AI热潮离不开基础设施的完善与科技进步，从70年代personal计算机兴起到2010年GPU、异构计算机等硬件设施的出现，为人工智能复兴到成熟提供了先决条件。
2、数据发展：中国海量式移动客户端用户，为互联网赢来井喷式发展，因此使得人工智能的提升有了大数据的背景。
3、运算发展：计算机运算能力从传统的CPU为主导升级为GPU为主导。
4、算法发展：最早的算法基本传统的统计算法，如90年代的浅层，随着数据量增大，计算机算法能力增强，深度学习的兴起，带动了人工智能的飞跃式发展。
3.
机器学习：一种实现人工智能的方法
机器学习是人工智能的核心部分，其应用遍及人工智能各领域，用于归纳、综合而并不是演绎。机器学习在应用领域上最成功的的是计算机视觉，不过需要大量的手工编码来实现。为此，人们需要手工编写分类器、让程序识别物体从哪里开始到结束，写分类器来识别字母"STOP"，人们为此开发出算法感知图像。
目前机器学习从无监督学习（从信息出发自动寻找规律）到监督学习（给目标一个标签，使用模型来预测结果）到最后的强化学习（即支持人们决策和规划的反馈机制），强化学习是目前研究的重要方向。
4.
深度学习：一种实现机器学习的技术
深度学习属于机器学习的一种，不过深度学习能更多利用深度的神经网络，将模型处理更为复杂，使模型对数据的理解更加深入。
深度学习是目前机器研究中一个新领域，在建立、模拟人脑分析神经网络来解释数据，例如图像、声音、文本。
深度学习与机器学习相比，在分类是出于同圆内外圈的关系。人工智能是最早出现最外侧的同心圆。而机器学习稍晚一点，处于中间层。最内测属于深度学习，是当今人工智能大爆发的核心驱动力。
人工智能是最早出现最外侧的同心圆。而机器学习稍晚一点，处于中间层。最内测属于深度学习，是当今人工智能大爆发的核心驱动力。
5.
启示与未来的发展
人工智能学习从20世纪中叶开始，对人们的生产、生活方式有了极大改变。机器学习的发展不是一路顺风，而是螺旋式上升，与多学科交叉。机器学习与深度学习的共同发展，带来了更为具象的识别，如语音识别等语音营销系统等。
智能语音营销系统作为深度学习与神经算法的交叉结合，应用于现代商业应用的解决方案中，使人工智能在金融、医疗、互联网、交通和电销业中，带来真正提升销售额的营销服务价值。
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