人工智能：从过去到未来

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的新技术科学。机器模仿人类智力过程被定义为人工智能，其中专家系统、自然语言处理、语音识别和机器视觉是典型应用。人工智能系统消耗大量标记的训练数据，评估数据相关性和模式，从而通过学习来预测未来状态。学习、推理和自我纠正是人工智能编程关注的认知功能。

人工智能系统根据能模仿人类功能的程度和性能被分为不同类别。通用人工智能是指完全模仿人类学习、感知、理解和运作的能力。狭义人工智能则是指只能独立完成一项任务并具有有限能力范围的系统。根据技术分类，人工狭义智能（ANI）、人工通用智能（AGI）和人工超智能（ASI）分类了不同类型的人工智能。ANI包括所有现有的、最复杂和功能强大的人工智能系统，而AGI则表现出与人类相似的广泛技能。智能 (ASI) 的发展将导致“奇点”场景的出现。尽管能够使用如此强大的工具非常诱人，但这些设备可能会对我们的生存构成威胁，或者至少对我们的生活方式构成威胁。

在讨论机器学习和深度学习的区别时，机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集或应用，它允许系统从经验中学习和成长，而无需进行编码。机器学习使用数据来学习并获得正确的结果，通常涉及创建读取数据并从中学习的计算机软件。

而深度学习则是机器学习的一个子集，涵盖人工神经网络和循环神经网络。它采用算法及其方法来解决任何复杂的问题，构建方式与机器学习相似，但涉及更多层级的算法。这些算法构成的网络被称为人工神经网络，其基本原理可以简单地类比为模拟人类大脑的工作方式，因为大脑中的神经网络相互连接，这就是深度学习的基本概念。