1 引言

        当下时代，无论你是否专业于CS，想必都应当听过大数据、人工智能、机器学习、神经网络与深度学习这几个热词。他们区别明显却又联系紧密，有些互有交集，有些又是另一部分的子集。基于上述原因，现作文一篇以剖析五者之区别与联系，以免在学习过程中一头雾水。

        需要注意的是本文不会着重介绍五者具体内涵，点到即止。若有兴趣者自行寻找相关专著观阅即可。

2 概念

2.1 人工智能

        人工智能可以简单地定义为一个可以与其环境交互的系统。比如智能语音助手（Siri、小爱同学）、围棋圣手AlphaGo、自动驾驶交通工具、生物特征识别等等。

2.2 大数据

        大数据，顾名思义就可知它指的是一个具有庞大数据的集合。大数据可以来源于摄像头、传感器、手机APP等等。

2.3 机器学习

        机器学习是一种数据处理手段。尤其是一种适用于处理大量数据的手段。机器学习算法可分为两类：经典机器学习算法与其他（这里不会按照监督学习、无监督学习和强化学习进行分类，因为各个机器学习算法发展至今已经不是纯粹的监督或者无监督学习了）。经典机器学习算法包括线性回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、k 均值聚类算法以及交叉熵方法等；其他包括神经网络与深度学习两种。

2.4 神经网络

        神经网络是一种模仿动物神经网络的行为特征，进行分布式并行信息处理的机器学习算法。从下图可以看出，神经网络分为三层——输入层、输出层以及隐藏层。按照隐藏层的不同，一般将神经网络分为单隐藏层神经网络和多隐藏层神经网络。如不特别指明，神经网络均指的是单隐藏层神经网络。

  

2.5 深度学习

        深度学习也是一种机器学习算法，而且是一种特殊的神经网络算法——多隐藏层神经网络算法。所谓的“深度”二字也是因为该算法含有多隐藏层神经网络。与深度学习对应，神经网络（或者单隐藏层神经网络）也被叫做浅层学习。

3 区别

3.1 人工智能、大数据与机器学习

        人工智能作为一个能够和外界交互的机器（这里的机器是广义的，甚至可以不具备实体，比如Siri），它依靠机器学习的手段来处理从外界获取的大量数据（即大数据），而这些大数据正是依靠传感器这个媒介获取的。换句话说，人工智能是使用机器学习的目的，机器学习是实现人工智能的其中一个手段，而应用机器学习这个手段就是为了处理从传感器获取到的外界大数据。

       注意 “机器学习是实现人工智能的其中一个手段”的含义不是说能够实现人工智能的方法不止机器学习，而是说人工智能不可能仅仅只依靠机器学习来实现，还需要其他大量专业知识，比如哲学、心理学、生物学、神经科学、认知科学、信息学、逻辑学、物理学和化学和数学等等学科。只不过现在的人工智能尚处于起步阶段，容易让人产生只需要深度学习就能实现的错觉。

3.2 神经网络、深度学习与机器学习

        如果说机器学习是实现人工智能的一个手段的话，那么神经网络（或者说单隐藏层神经网络）与深度学习就是实现机器学习这个手段的两种技术。需要指出的是，神经网络（或者说单隐藏层神经网络）与深度学习并不是完全独立的两种实现机器学习的技术，深度学习是在单隐藏层神经网络技术的基础上演变为而来的多隐藏层神经网络技术。

        既然说“神经网络（或者说单隐藏层神经网络）与深度学习就是实现机器学习这个手段的两种技术”，那么显然，除了这两种技术外，还有线性回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、k 均值聚类算法以及交叉熵方法等也是实现机器学习的技术。只不过目前神经网络与深度学习比较热门，非专业人士或许不太了解其他的一些机器学习实现技术。

4 总结

        下面用一张图来说明大数据、人工智能、机器学习、神经网络、深度学习这五者之间的区别与联系：