初入AI知識領(lǐng)域，常會被下面的這幾個術(shù)語所迷惑：
人工智能（AI - Artificial Intelligenc）
機器學(xué)習(xí)（ML - Machine Learning）
深度學(xué)習(xí)（DL - Deep Learning）

它們之間的區(qū)別是什么，有什么聯(lián)系。
下面，我將自己的理解講一下：

人工智能（AI - Artificial Intelligenc）

人工智能分兩種：廣義人工智能（或者說強人工智能，或者說通用人工智能）和狹義人工智能（或者說弱人工智能）

廣義人工智能

廣義人工智能也稱為強人工智能，或通用人工智能（AGI）。
是指：計算機可以像人類一樣思考，學(xué)習(xí)，進步，可以完成人類可以完成的“任何”任務(wù)。甚至可以有情感。

當然AGI目前尚未實現(xiàn)，它只是AI的終極目標，或者引用網(wǎng)絡(luò)用語，AGI是AI的圣杯（Holy Grail）。如果真能實現(xiàn)AGI，那么，我們在電影中看到的，終結(jié)者，I ROBOT等等，都將成為現(xiàn)實。
想想其實挺恐怖的。

狹義人工知能

是指，計算機可以在某一方面像人類一樣學(xué)習(xí)，并通過訓(xùn)練可以做得比人更快，更好。
比如通過機器學(xué)習(xí)machine learning來讓機器完成分類，識別等的動作。
正是因為它的狹義，今天我們才可以在一些單獨的領(lǐng)域里看到諸如Alphago，圖像識別，語音識別等等，給人們的未來帶來希望的技術(shù)。

機器學(xué)習(xí)（ML - Machine Learning）

機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)AI的一種簡單的方式，或者說，它是當前AI的”工藝水平“。
也就是說機器學(xué)習(xí)是取AI的一些核心觀點，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決實際問題。

深度學(xué)習(xí)（DL - Deep Learning）

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)眾多方法和技術(shù)中的一個，是更細分的方法。也是當前深度學(xué)習(xí)的最前沿。
之所以深度學(xué)習(xí)這么火，以至于人們經(jīng)?；煜@兩者。是因為，深度學(xué)習(xí)在圖像識別，語音識別方面表現(xiàn)的相當突出，是應(yīng)用的比較多的技術(shù)。

它是一種訓(xùn)練算法，訓(xùn)練計算機最終學(xué)會某種方法。
它需要給計算機提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)，非常大量的數(shù)據(jù)。并給出答案（標記）。
舉個例子，給計算機提供數(shù)以千計，萬計，甚至百萬，千萬計的圖像。并對圖像進行標記。比如對貓的圖像標記為cat.對狗的圖像標記為dog。給計算機提供足夠多的貓的圖像，計算機就會構(gòu)建一個模型，使得，你再次給計算機提交一個未標記的貓的圖像時，它可以非常精確的識別出這是一只cat，而不是dog。當這種精確程序達到非常高的高度時，我們就認為計算機”學(xué)會“了如果識別一只貓。

參考：
Artificial General Intelligence – The Holy Grail of AI
The Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning
What Is The Difference Between Deep Learning, Machine Learning and AI?
Understanding the differences between AI, machine learning, and deep learning
Artificial Intelligence — Human Intelligence Exhibited by Machines
AI vs Machine Learning vs Deep Learning