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说起人工智能，我们总能听到一些其他的关键词，例如：机器学习、深度学习、数据挖掘、数据分析等等。那么到底什么是人工智能？人工智能又与这些词有什么直接或间接的关系呢？
今天小编将就这个问题给大家献上一波涨姿势科普，让大家对这个近年来大火的科技有一个初步的了解。
首先，我们来说说人工智能、机器学习、深度学习三者的关系。
人工智能：
人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等。
机器学习：
机器学习是人工智能领域的一个小分支，机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。类似人类在接触过很多事物、经历后获得的“经验”一样。例如有经验的老师在教书多年以后知道如何因材施教（经验）
深度学习：
深度学习就是一种实现机器学习的优秀技术。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。
除了人工智能、机器学习、深度学习的关系，那么数据分析、数据挖掘跟它们又有什么关系呢？
数据挖掘、数据分析：
这是一个很宽泛的概念。字面意思就是从数据里面挖掘分析有用的信息，然后挖掘和分析的过程可以使用机器学习、深度学习的方法，也可以使用其他的例如统计学相关的方法。所以说它们和机器学习是互有交叉的关系。
数据挖掘和数据分析的区别不是太大，但是据小道消息称，一般我们说对数据的表面进行观察和分析的过程，称为数据分析。而对数据进行深入挖掘其规则的过程，称为数据挖掘。可以说，数据挖掘对数据分析的程度要比数据分析更深入一些。
官话解释其实已经将含义说清楚了，为了让大家更好理解，小编再啰嗦两句。
首先，并不是只有托尼斯塔克家的“javis”才能够称为人工智能，那种技术目前还只存在于想象当中，目前科技还并没有实现那么先进的人工智能！咱们所听过所见过的所有与人工智能相关的应用，可能都还达不到你心里的预期。
所以有时候你听到的人工智能技术并不是别人在吹牛逼，而是它真的属于人工智能技术，但是它的效果还远远没有达到你心里的预期。所以为人工智能背锅也是人工智能从业者们的日常工作了。
“什么？你这个也是人工智能？你为什么不能像javis一样在我心情不好的时候帮我煮一杯咖啡？我觉得这个东西活像个人工智障”虽然吐槽接踵而至，但是人工智能的发展过程必须经历这些阶段，所以，为了好好地迎接更好的人工智能应用和人工智能时代，首先，我们接受它目前的不足吧，最后，我们要相信，随着科技的发展，人工智能技术将会越来越普及，越来越完善！
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