隨著互聯網進入下半場，互聯網的發展從野蠻式生長變為精細化生長，它的運營模式從人工指定變為智能推薦，這背后無疑就是人工智能。說起人工智能，我們常常會聽到諸如機器學習、深度學習、有監督學習、無監督學習等名詞，那么這些名詞分別是什么意思？彼此之間又有什么關系呢？

人工智能，即AI（ArtificialIntelligence），是通過研究來使得計算機可以模擬人的思維過程、智能行為（比如思考、學習、推理）的科學，它包含軟硬件領域，涉及計算機科學、心理學、語言學、哲學，，我們熟知的智能硬件、智能推薦、機器學習、自然語言、語音識別都是屬于人工智能的一部分，因為它承擔了人類的思考工作、簡化了人類的思考。

機器學習，即ML（MachineLearning），是實現人工智能的一種方式，是基于已有數據、經驗來進行自動識別的科學。傳統軟件思考決策的方式是，產品經理根據用戶存在的場景，思考解決方案，設計操作路徑，程序員根據產品原型圖進行開發上線，用戶再根據產品所引導的使用路徑進行使用，所有的可能都在程序設計的時候定義清楚了。在機器學習中就不是這樣的路徑，機器程序代替產品經理的工作，根據大量的數據來訓練學習出可能的場景、解決方案、操作路徑，讓用戶基于學習的內容做決策。

有監督學習，即SL（SupervisedLearning），是實現機器學習的一種方式，是基于給定的訓練數據集中學習出一個模型，當新的數據到來時，按照這個模型預測結果即可。這是一種比較簡單的機器學習的模式，相比傳統軟件模式，它通過統計學、概率學、回歸分析的方式讓數據變得更加可靠，可以說實現了人工智能的一小步。

無監督學習，即USL（UnsupervisedLearning），也是實現機器學習的一種方式，是基于數據之間的相似性進行聚類分析學習，發現相似的內容。它是有監督學習的補充，因為在現實生活中，很多數據我們是沒有辦法事先想到的、事先進行分類的，通過無監督學習，即使是事先不知道的數據類型，也可以通過訓練挖掘它們之間的關系，輔助人類進行決策，可以說是讓人工智能又向前邁進了一步。

深度學習，即DL（DeepLearning），更是機器學習的一種方式，它建立模擬人腦進行分析學習的方式，在獲取到數據時像人腦思考一樣的進行訓練，獲取結果。那么人是如何進行思考的呢？在人的大腦內有無數的神經元，它們將獲取到的信息不斷的進行分層、抽象，最后獲取結果。深度學習的模式就是人類思考模式的映射，它通過多層處理，將初始獲得的低層特征逐步的轉化為高層特征，再通過學習、調優，建立起輸入與輸出的關系，盡可能的接近現實關聯決策關系。

我們以如何判斷一個動物是一只貓為例。在人類的思考中，通過從出生到成長的外界教導學習，我們看到形狀就能判定這是一只貓還是一只狗了；在有監督學習中，通過輸入貓的體重、大小、顏色、毛色、四肢等特征，判斷該特征與貓這種模型的匹配度，根據匹配度大概判斷是否是貓；在無監督學習中，我們依舊輸入貓的特征數據，除了有監督學習中的數據外，還可以包含行走距離、行走速度、壽命、四肢長度等數據，無監督學習通過數據的相似性將數據集化為多個類別，再訓練尋找類別與類別之間的關系，最后估計數據的內在分布情況，做出推測；在深度學習中，我們增加圖片、聲音、味道等數據，讓機器通過像人類一樣的思考，將身體內在特征、外在特征一層層抽象，最終給出推測結果。

可以看到，對于同一個數據樣本集，每一種人工智能學習方式都是不一樣的，越簡單越清晰的樣本使用越初級的學習方式越有效，而越復雜越模糊的樣本則使用越高級的學習方式才會越有效，這都是人工智能的方式，沒有好與不好，只有合適與不合適。

總的來說，是人工智能包含了機器學習，機器學習包含了深度學習、有監督學習、無監督學習，深度學習包含了卷積神經網絡、深度信息網絡，每一種模式的最終目的都是實現人工智能。有的人會擔心有了人工智能，會面臨大量的失業問題，其實不會，人工智能只是人思考決策的輔助，它們擅長從大量的數據中學習、記憶、定義問題，而人類擅長于分析復雜的問題，簡單情況就交由機器決策，復雜問題自己分析決策，二者不是取代與被取代的關系，而是相輔相成。