在電影“終結(jié)者2”里，人類未來的領(lǐng)袖約翰康納問從未來穿越回來的T-800機器人他是否可以學(xué)習(xí)人類的行為，T-800說他的CPU是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，一個會學(xué)習(xí)的計算機，但他的芯片被設(shè)定成了“只讀”，需要在芯片里修改程序就可以進(jìn)行學(xué)習(xí)了。

在約翰康納設(shè)定完成后，T-800學(xué)會了用西班牙語說再見、以及更高級的微笑等人類行為。

這個情節(jié)其實涉及到我們經(jīng)常提到的人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這三個概念，但人們對這三個概念不一定有清晰的認(rèn)識。我們要了解這三個詞匯的含義，并理清它們之間的關(guān)系。

人工智能分為弱人工智能和強人工智能，前者讓機器具備觀察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，強人工智能讓機器獲得自適應(yīng)能力，解決一些之前沒有遇到過的問題。而人工智能的實現(xiàn)主要依賴于機器學(xué)習(xí)。

機器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法。機器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)而編碼的軟件程序不同，機器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。機器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類等。從學(xué)習(xí)方法上來分可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)。最初的深度學(xué)習(xí)是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過程（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可大致理解為包含多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學(xué)習(xí)的方法。

綜上，機器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)。并且可以看出，目前世界上機器人產(chǎn)商所說的人工智能主要集中于弱人工智能這一領(lǐng)域，通過加裝視覺傳感器、力覺傳感器、激光雷達(dá)等多種類型的傳感收集周圍信息，通過支持主流深度學(xué)習(xí)框架，利用智能算法庫，提高機器人在完成交互、感知、識別、分類、決策等任務(wù)的表現(xiàn)。目前雖然距離實現(xiàn)強人工智能還有比較大的差距，但通過軟硬件技術(shù)的不斷進(jìn)步，以及基礎(chǔ)研究的積累，也許我們在不遠(yuǎn)的將來可以實現(xiàn)強人工智能。
責(zé)任編輯：tzh