我们经常听说人工智能，感觉十分的高大上，难以理解。确实人工智能有较高的学习门槛，但是也不妨碍我们用简单的语言对他进行一个简单的概述。
（1）什么是AI
总体上，人工智能可以将其分为：强人工智能和弱人工智能。最简单的区别就是它像不像一个人，like a real person。就像是小爱同学，小度小度，Siri等，他们真的算厉害的人工智能吗？不是，他们依然是弱人工智能，如果你和小爱同学聊三分钟，马上就会感慨。真是个可爱的人工zhi zhang呢！所以他们还是弱人工智能。那么围棋世界第一的（Aerfa go） 阿尔法Go呢？他可是世界第一，比人类还强。他依旧是一个弱人工智能，因为它不像一个人。通俗来讲，现在还没有真正意义上的强人工智能。最接近的可能是谷歌研究的谷歌大脑。
那么，我们知道了现在的人工智能都是弱人工智能。那么里面是咋个分类的呢？他和神经网络，机器学习，深度学习有啥子关系？图中的分类我们是基于一个笼统的分类，并不是特别精确，究其原因，其实不管ML还是DL我们都是要达到AI的目的。
（2）人工智能是结果，其他的是手段（机器学习ML，深度学习DL等）
（3）那么机器学习和深度学习，神经网络等是什么关系呢？
- 广义上来讲，机器学习 就是让机器完成学习某一个任务的学习能力。所以机器学习包括了让机器学会某件事的所有方法。让机器人脸识别，让机器学习下围棋等
- 狭义上来讲，机器学习（常说的Machine Learning）是基于数学，统计学，线性代数完成的任务。就是我么图中所示的SVM, 决策树，KNN等。我们就是简单的理解为一个数学函数就行了。
- 那么深度学习（常说的Deep Learning）呢？其起源是基于仿生学的, 根据人类大脑，模仿神经元的结构，一个接着一个形成了类神经网络，也就是深度学习。因其一层叠一层可能会很深，就称之为深度学习。
但是在实际的操作过程中，我们并不会分的那么清楚，只要能完成任务，经常是两者混在一起用，互相支撑。所以也没必要分得那么清楚。你既可以说机器学习，也可以说深度学习。
