人工智能、机器学习与深度学习的关系 以及人工智能对图像处理的影响
一、 人工智能、机器学习与深度学习的多种宽泛定义
在探讨深度学习、机器学习与人工智能的关系之前，先通过一些参考文献对这三个名词尝试进行较为宽泛的定义。
人工智能(Artificial Intelligence, 简称AI)：
人工智能是计算机科学的一个分支, 致力于智能行为的自动化。[1]
人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科[2]。
人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作[3]。
除此之外, 还有很多关于人工智能的定义, 至今尚未统一。在我看来，是由于人工智能宽广的应用面和多样的实现方法使不同角度的定义成为可能。综合来看，目前的人工智能应该可以被概括为通过构造具有一定智能行为或者模仿部分大脑思维模式的人工系统，来解决在一个问题领域出现的复杂问题。
而人工智能的发展方向是通过对生物行为或大脑的研究和模仿, 以期达到对意识、情感、理智三位一体的人工智能建模, 简单来说就是通过无监督学习、人工生命、神经网络等技术让机器具有人类的感知、思维和情感。[4]
机器学习(Machine Learning, 简称ML)：
计算机利用经验改善系统自身性能的行为(Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience.)[5]
在传统意义下, 机器学习可以描述为:令W是一个问题空间, (x, y) ∈W, 称为样本或对象, 其中, x是一个n维矢量, y是一个类别域中的一个值。由于我们观察能力的限制, 我们只能获得W的一个真子集, 记为Q⊂W, 称为样本集合 (对象集合) .由此, 根据Q建立一个模型M, 并期望这个模型对W中的所有样本预测的正确率大于一个给定的常数θ。[6]
机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识 (学习) 过程, 创新、重构已有的知识, 从而提升自身处理问题的能力。机器学习的最终目的是从数据中获取知识。[7]
机械学习的定义虽然也较为宏大，但是容易发现在例定义中的“经验”、“预测”、“模拟和实现人类获取知识”等词是属于人工智能的范畴，或者是实现人工智能的一种常用方式。这与之后分辨它们的关系有关。
个人在CSDN博客上的调查发现，在目前的一些实际操作中，机器学习常常按照这个过程来进行：先给予一批数据样本，然后通过算法来学习这批数据，然后利用学习的结果来实现预测或推断之后系统的行为或者决策的方向。
深度学习(Deep Learning，简称DL)：
深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。[8]
深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。[9]
深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并体现了它对于输入样本数据的强大的本质特征的抽取能力。[10]
相比于人工智能和机器学习，深度学习的定义就相对明晰具体了许多。同时深度学习的范围也进一步缩小，成为众多的机器学习的算法中的一种，而且据称已经成为目前基于神经网络算法的最重要的一种[8]。
而深度学习的发展是在所谓的浅层学习不能满足研究、发展的需要的基础上建立起来的。浅层学习，如多数分类、回归等学习方法，其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。[12]
二、 人工智能、机器学习与深度学习的关系
按照我目前查找到的部分资料，国内的人工智能的学术界或者应用界对深度学习、机器学习与人工智能的关系主要分为以下两种[13]：
第一种如图表1，深度学习是机器学习的子集，而机器学习是人工智能的子集，例如参考文献[8]和[14]。第二种如图表二，仍然认为深度学习是机器学习的子集，但是机器学习并不天生就是人工智能的一部分，而是独立于人工智能以外的一种可以协助完成人工之智能目标的方式，因为机器学习还可以应用在除了人工智能以外的领域，例如参考文献[12]。
就我而言，我更赞同第一种看法，即机器学习是人工智能的子集。因为后来发展起来的真正有着各个领域有着突破性影响的机器学习，也就是如今常用语境情况下的机器学习基本上都只应用于人工智能领域。
三、 人工智能对图像处理的影响
基于人工智能深入研究并分析图像识别技术有着明显的现实意义。在计算机技术与信息技术发展背景下，图像识别技术备受关注。在计算机技术和信息技术发展的背景下，图像识别技术引起了人们的广泛关注。图像识别技术的形成和更新已成为图像识别技术的主要发展趋势，具有广阔的应用前景。[13]
无论是医疗、金融还是信息采集、产品安全，图像识别技术都得到了应用。其存在价值是让计算机代替人工处理大量的图片等富媒体信息。在计算机技术不断完善的前提下，我们更加深刻地认识到图像识别技术的价值。
仍然据参考文献[13],融合了人工智能的图像识别技术优势显著最突出的优势就是科技发展中对图像识别技术的应用质量。站在智能化角度分析，较之于传统图像处理技术，人工智能图像识别技术的区别明显。特别是人脸解锁的功能，和图像处理智能识别存在异曲同工之妙。也就是在完成一次人脸解锁以后，就能够以此方法为主要解锁手段。除此之外，智能化还能够自我分析和保存。在此基础上，根据图形识别便捷化分析，伴随图像识别技术的合理运用，使人们生活和工作获得了高质量的服务。基于社会快速发展，图像识别技术大众化特征逐渐突显出来。[14]
总而言之，我认为人工智能对于图像处理的影响是量变引起质变的一个过程，故没有大量的图像数据就无法支撑起人工智能手段的分析，而一旦这个量上的条件满足，人工智能可以在不断地学习中挖掘出传统手段无法发现的信息，或是完成传统手段难以大批量完成的任务。
参考资料
[1] LUGER G F.人工智能:复杂问题求解的结构和策略[M].6版.北京:机械工业出版社, 2009.
[2] 贾同兴.人工智能与情报检索[M].北京:北京图书馆出版社, 1997.15-103.
[3] 胡勤.人工智能概述[J].电脑知识与技术, 2010, (13) :3507-3509.
[4] 贺倩.人工智能技术的发展与应用[J].电力信息与通信技术,2017,15(09):32-37.
[5] Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill HigherEducation, 1997
[6] 王珏,石纯一.机器学习研究[J].广西师范大学学报(自然科学版),2003(02):1-15.
[7] 陈康,向勇,喻超.大数据时代机器学习的新趋势[J].电信科学,2012,28(12):88-95.
[8] 余凯,贾磊,陈雨强,徐伟.深度学习的昨天、今天和明天[J].计算机研究与发展,2013,50(09):1799-1804.
[9] 华为云技术宅基地（已认证的官方账号）.什么是深度学习--知乎[EB/OL]. https://www.zhihu.com/question/24097648 .
[10] 林妙真. 基于深度学习的人脸识别研究[D].大连理工大学,2013.
[12] 孙志军,薛磊,许阳明,王正.深度学习研究综述[J].计算机应用研究,2012,29(08):2806-2810.
[13] 图表1和图表2的图片来自：https://blog.csdn.net/hebi123s/article/details/82770253
[13] 郦涛.基于人工智能的图像识别技术的研究[J].通讯世界,2019,26(08):69-70.
[14] 伊新铜,杨建兴.基于深度学习的图像处理[J].计算机产品与流通,2019(07):240.
