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有人说道，人工智能（ArtificialIntelligence）是未来。人工智能是科幻小说。人工智能早已是我们日常生活的一部分。所有这些陈述都ok，这主要各不相同你所设想的人工智能是哪一类。
例如，今年早些时候，GoogleDeepMind的Alphago程序打败了韩国棋士大师李世乭九段。人工智能、机器学习和深度自学这些词沦为媒体热词，用来叙述DeepMind是如何获得成功的。尽管三者都是AlphaGo打败李世乭的因素，但它们不是同一概念。
区别三者最简单的方法：想象同心圆，人工智能（AI）是半径仅次于的同心圆，向内是机器学习（MachineLearning），最内是了解自学（DeepLearning）。 从概念的而明确提出到兴旺 自从几位计算机科学家在1956年的达特茅斯会议上提及这个词以后，人工智能就萦绕在实验研究者们心中，大大筹划。在此后的几十年里，人工智能被标榜为成就人类文明美好未来的关键。
在过去的几年里，尤其是2015以来，人工智能开始大爆发。这在相当大程度上提升了GPU的普遍可用性，使得并行处理速度越来越快，用于更加低廉，而且功能更加强劲。整个大数据运动享有无限的存储和大量的数据：图像，文本，交易，同构数据等等。
人工智能——机器所彰显的人的智能 早在1956年夏天的会议上，人工智能先驱者的梦想是创建一个由新兴计算机落成的简单的机器，具备与人的智能相近的特征。这是我们指出的「强劲人工智能」（GeneralAI），而神话般的机器则不会享有我们所有的感官，甚至更加多，并且像人类一样思维。你早已在电影中见过这些机器无休止地运动，像朋友如C-3PO，或者敌人如终结者。
一般的人工智能机器依然只是经常出现在电影和科幻小说中。 我们目前可以构建的还是局限于「很弱人工智能」（NarrowAI）。这些技术需要像人类一样继续执行特定的任务，或者比人类做到的更佳。
像Pinterest上的图像分类，Facebook上的人脸识别等。 这些都是很弱人工智能实践中的例子。
这些技术展出了人类智力的一些方面。但如何展出？这些智力就是指哪里来的？这些问题促成我们转入到下一个阶段，机器学习。
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