智能化的生活，縮小了我們?nèi)伺c人之間或者是空間的縮小。從家電到汽車再到智能手機(jī)，我們每天都會接觸到。通過人工智能，也就是AI。“人工智能”一詞最早由認(rèn)知科學(xué)家約翰·麥卡錫在研究中提出。人賦予它一定的思維一定的邏輯，通過這種思維可以去模擬人類可以做的任何事。

　　你也許最近經(jīng)常聽到“人工智能”和另外幾個(gè)詞匯同時(shí)出現(xiàn)，特別是“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”。它們經(jīng)常被互換使用，盡管它們存在關(guān)聯(lián)，但其實(shí)并非同一事物。這樣說可能會讓人感到困惑。我們通過一個(gè)經(jīng)典的例子來解釋人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別：比較蘋果和橙子。人工智能從廣義上講，人工智能描述一種機(jī)器與周圍世界交互的各種方式。通過先進(jìn)的、像人類一樣的智能——軟件和硬件結(jié)合的結(jié)果——一臺人工智能機(jī)器或設(shè)備就可以模仿人類的行為或像人一樣執(zhí)行任務(wù)。我們今天讀到了很多關(guān)于人工智能的內(nèi)容，比如語音識別（用于智能個(gè)人助理設(shè)備），面部識別（被用在目前社交媒體上很流行的濾鏡中），或者物體識別（比如搜索蘋果和橙子的圖片）。然而這些功能是如何實(shí)現(xiàn)的？

　　從根源上看，配備人工智能的機(jī)器會模仿人類的思維過程，比如分辨蘋果和橙子的能力。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種途徑或子集，它強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)”而不是計(jì)算機(jī)程序。一臺機(jī)器使用復(fù)雜的算法來分析大量的數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)中的模式，并做出一個(gè)預(yù)測——不需要人在機(jī)器的軟件中編寫特定的指令。在錯(cuò)誤地將奶油泡芙當(dāng)成橙子之后，系統(tǒng)的模式識別會隨著時(shí)間的推移而不斷改進(jìn)，因?yàn)樗鼤袢艘粯訌腻e(cuò)誤中吸取教訓(xùn)并糾正自己。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，一個(gè)系統(tǒng)可以從自身的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)來提高它的模式識別能力。

　　通過機(jī)器學(xué)習(xí)，一個(gè)系統(tǒng)可以從自身的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)來提高它的模式識別能力。

　　深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，推動計(jì)算機(jī)智能取得長足進(jìn)步。它用大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力來模擬深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從本質(zhì)上說，這些網(wǎng)絡(luò)模仿人類大腦的連通性，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并發(fā)現(xiàn)它們之間的相關(guān)性。如果有新學(xué)習(xí)的知識（無需人工干預(yù)），機(jī)器就可以將其見解應(yīng)用于其他數(shù)據(jù)集。機(jī)器處理的數(shù)據(jù)越多，它的預(yù)測就越準(zhǔn)確。例如，一臺深度學(xué)習(xí)的設(shè)備可以檢查大數(shù)據(jù)——比如通過水果的顏色、形狀、大小、成熟時(shí)間和產(chǎn)地——來準(zhǔn)確判斷一個(gè)蘋果是不是青蘋果，一個(gè)橙子是不是血橙。

　　通過深度學(xué)習(xí)，機(jī)器可以處理大量數(shù)據(jù)，識別復(fù)雜的模式，并提出深入的見解。

　　人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的差異并不像蘋果和橙子那么明顯，它們更微妙。Qualcomm已將人工智能技術(shù)整合進(jìn)驍龍移動平臺，創(chuàng)造出令人折服的、直觀的體驗(yàn)，讓設(shè)備可以更深入地了解你。