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随着互联网进入下半场，互联网的发展从野蛮式生长变为精细化生长，它的运营模式从人工指定变为智能推荐，这背后无疑就是人工智能。说起人工智能，我们常常会听到诸如机器学习、深度学习、有监督学习、无监督学习等名词，那么这些名词分别是什么意思？彼此之间又有什么关系呢？

人工智能，即AI（ArtificialIntelligence），是通过研究来使得计算机可以模拟人的思维过程、智能行为（比如思考、学习、推理）的科学，它包含软硬件领域，涉及计算机科学、心理学、语言学、哲学，，我们熟知的智能硬件、智能推荐、机器学习、自然语言、语音识别都是属于人工智能的一部分，因为它承担了人类的思考工作、简化了人类的思考。

机器学习，即ML（MachineLearning），是实现人工智能的一种方式，是基于已有数据、经验来进行自动识别的科学。传统软件思考决策的方式是，产品经理根据用户存在的场景，思考解决方案，设计操作路径，程序员根据产品原型图进行开发上线，用户再根据产品所引导的使用路径进行使用，所有的可能都在程序设计的时候定义清楚了。在机器学习中就不是这样的路径，机器程序代替产品经理的工作，根据大量的数据来训练学习出可能的场景、解决方案、操作路径，让用户基于学习的内容做决策。

有监督学习，即SL（SupervisedLearning），是实现机器学习的一种方式，是基于给定的训练数据集中学习出一个模型，当新的数据到来时，按照这个模型预测结果即可。这是一种比较简单的机器学习的模式，相比传统软件模式，它通过统计学、概率学、回归分析的方式让数据变得更加可靠，可以说实现了人工智能的一小步。

无监督学习，即USL（UnsupervisedLearning），也是实现机器学习的一种方式，是基于数据之间的相似性进行聚类分析学习，发现相似的内容。它是有监督学习的补充，因为在现实生活中，很多数据我们是没有办法事先想到的、事先进行分类的，通过无监督学习，即使是事先不知道的数据类型，也可以通过训练挖掘它们之间的关系，辅助人类进行决策，可以说是让人工智能又向前迈进了一步。

深度学习，即DL（DeepLearning），更是机器学习的一种方式，它建立模拟人脑进行分析学习的方式，在获取到数据时像人脑思考一样的进行训练，获取结果。那么人是如何进行思考的呢？在人的大脑内有无数的神经元，它们将获取到的信息不断的进行分层、抽象，最后获取结果。深度学习的模式就是人类思考模式的映射，它通过多层处理，将初始获得的低层特征逐步的转化为高层特征，再通过学习、调优，建立起输入与输出的关系，尽可能的接近现实关联决策关系。

我们以如何判断一个动物是一只猫为例。在人类的思考中，通过从出生到成长的外界教导学习，我们看到形状就能判定这是一只猫还是一只狗了；在有监督学习中，通过输入猫的体重、大小、颜色、毛色、四肢等特征，判断该特征与猫这种模型的匹配度，根据匹配度大概判断是否是猫；在无监督学习中，我们依旧输入猫的特征数据，除了有监督学习中的数据外，还可以包含行走距离、行走速度、寿命、四肢长度等数据，无监督学习通过数据的相似性将数据集化为多个类别，再训练寻找类别与类别之间的关系，最后估计数据的内在分布情况，做出推测；在深度学习中，我们增加图片、声音、味道等数据，让机器通过像人类一样的思考，将身体内在特征、外在特征一层层抽象，最终给出推测结果。

可以看到，对于同一个数据样本集，每一种人工智能学习方式都是不一样的，越简单越清晰的样本使用越初级的学习方式越有效，而越复杂越模糊的样本则使用越高级的学习方式才会越有效，这都是人工智能的方式，没有好与不好，只有合适与不合适。

总的来说，是人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习、有监督学习、无监督学习，深度学习包含了卷积神经网络、深度信息网络，每一种模式的最终目的都是实现人工智能。有的人会担心有了人工智能，会面临大量的失业问题，其实不会，人工智能只是人思考决策的辅助，它们擅长从大量的数据中学习、记忆、定义问题，而人类擅长于分析复杂的问题，简单情况就交由机器决策，复杂问题自己分析决策，二者不是取代与被取代的关系，而是相辅相成。