深度学习与机器学习：一场关于“智能”演进的深入对话 第1张

深度学习是机器学习的一种演进，它使用人工神经网络 (ANN) 来模仿人脑的学习过程。这些“深度”神经网络由多层算法和计算单元（或“神经元”）组成。数据以非线性的方式通过这个互联的算法网络，类似于我们大脑处理信息的方式。

深度学习算法能够通过重复自我改进，而无需人工干预。它通过自身的计算方法进行学习，这使得它看起来拥有自己的“大脑”。

核心特征与能力：

人工神经网络 (ANN) 的类型：

案例： AlphaGo 是深度学习的杰出代表。它在 2015 年击败了围棋世界冠军，围棋以其复杂策略闻名，棋盘上可能出现 10 的 170 次方种配置。AlphaGo 通过数千次与自己对弈，从错误中学习，最终达到了人类顶级玩家都研究其创新棋步的水平。最新的 AlphaGo 算法版本 MuZero 甚至无需被告知规则即可掌握围棋、国际象棋和 Atari 等游戏。

为了更直观地理解，以下是机器学习和深度学习的一些关键差异：

AI、机器学习和深度学习的进步正在改变我们许多人的工作方式。客户服务团队利用 AI Copilot 简化支持、自动化工作流、提升知识管理并提供实时洞察。聊天机器人可以利用 ML 和 DL 个性化响应、收集客户数据并回答问题，甚至无需人工参与。

随着这些技术的发展，理解它们之间的区别至关重要，因为它们的结合将持续推动时间、资源和成本的节省。消费者也普遍认为 AI 正在提升服务质量，并期待未来能看到更多 AI 的应用。

无论您是想构建自己的机器学习模型，还是仅仅想理解这些颠覆性技术，了解人工智能、机器学习和深度学习之间的细微差别都将大有裨益。这不仅能帮助我们更好地利用现有工具，也能为未来的创新做好准备。