我们最近可能会听到很多“人工智能”这个术语，还有其他几个，特别是机器学习和深度学习。它们经常互换使用，但虽然它们是相关的，但它们并不相同。

AI现在是设备或机器的总体描述，它以智能的方式运行，机器学习作为其子集，深度学习作为机器学习的子集。换句话说，机器学习和深度学习被归类为AI，但AI不一定是机器学习或深度学习。

人工智能（AI）

从最广泛的意义上说，AI描述了机器与周围世界的不同交互方式。通过先进的，类似人类的智能 - 由软件和硬件提供 - AI机器或设备可以模仿人类行为或执行任务，就好像它是人类一样。

今天，我们在语音识别（智能个人助理设备使用），面部识别（社交媒体中流行的过滤器使用）或对象识别等方面阅读了很多关于AI的内容。

机器学习

机器学习是人工智能的一种方法或子集，强调“学习”而不仅仅是计算机编程。在这里，机器使用复杂的算法来分析大量数据，识别数据之间的模式，并进行预测 - 无需人员将特定指令编程到机器的软件中。在错误地将奶酪泡芙识别为橙色之后，系统的模式识别随着时间的推移而改善，因为它从错误中学习并自我纠正，就像人类一样。

深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，它进一步提高了计算机智能。它使用大量数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上讲，这些网络模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类并找出它们之间的相关性。凭借其新发现的知识（在没有人为干预的情况下获得），机器可以将其见解应用于其他数据集。机器拥有的数据越多，其预测就越准确。