你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是“碗” 。3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等 。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿 。都可以叫碗 。这就是一个比较简单深层学习过程 。当然计算机实现起来，比我说的要复杂的多 。那毕竟是一门学问，不是一篇文章 。所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路 。
机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给我们推荐一下 。有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结 。有的学生说：我不做笔记，太浪费时间，我喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点 。有的学生说：我就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧 。
这就是人类的学习方式！机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种 。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式 。如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握 。并且可以随时切换，采用最好的方式 。甚至可以实现联想！人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化 。
人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？
人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分 。事实上，这些说法都是正确的，这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能 。例如，此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段 。在媒体描述DeepMind胜利的时候，就曾将人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）都提到了 。
这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事 。要解释这三者之间的关系和应用，最简单的方法就是画一个同心圆，如下图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动 。从概念的提出到走向繁荣1956年，几位计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念 。
其后，人工智能就一直萦绕在人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化成形 。在之后的几十年，人工智能一直在不停地两极反转，既有人把其称作人类文明耀眼的未来；也有人把其当做是技术疯子们的妄想，嗤之以鼻 。坦白说，直到2012年之前，这两种声音都还同时存在 。过去几年，尤其是自2015年以来，人工智能开始大爆发 。
很大一部分原因是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效 。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据），也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发 。让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点星星之火，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的实际应用的 。
【多领域交叉学科,机器学习】人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能King me：扮演跳棋玩家的计算机程序，是最早的人工智能实例之一，在20世纪50年代激起了人工智能的早期浪潮 。早在1956年夏天的那次会议上，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器，既我们所谓的“强人工智能”（General AI） 。
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