人工智能(AI)已席卷全球，并扰乱了许多行业，例如商业智能，金融科技，科学等等。与任何其他新兴技术一样，围绕AI的炒作也很多。

在使用人工智能作为市场术语的过程中，机器学习和深度学习之间的区别变得不清楚。由于这些术语的相似性质，围绕它们的含义存在很多混乱。在本文中，我们将研究彼此不同的人工智能，机器学习和深度学习的定义和用途。

作为同一领域的分支，术语人工智能(AI)，机器学习(ML)，深度学习(DL)和自然语言处理(NLP)可互换使用。但是，它们彼此之间非常不同-不仅在含义上，而且在用例和特定的优点和缺点上也是如此。

术语“人工智能”是最广泛使用的，并且是一系列技术的广义术语。机器学习，深度学习，自然语言处理，神经网络等可以被视为人工智能的子类别。

甚至可以将机器学习视为人工学习中的一种专业，而深度学习则是机器学习中的一种专门技能。结合了ML和DL的各种应用程序(例如NLP和神经网络)也归类为AI。

人工智能从根本上讲是一种显示人类认知所展现的特征的机器。AI是一个笼统的术语，用于表示一个具有智慧的人的认知特征(如学习和“思考”)的人工实体。

卡内基梅隆大学计算机科学学院前院长安德鲁·摩尔(Andrew Moore)表示：“人工智能是使计算机以直到最近之前我们认为仍需要人类智能的方式运行的科学和工程技术。”

由于AI的快速发展性质，该术语的定义也得到了发展。例如，光学字符识别(OCR)被广泛认为是AI驱动的任务。一般认为，识别书面信件的任务是需要人类智慧的事情。如今，OCR几乎不被认为是在AI的保护下，因为较新的技术已争夺该领域。当前，机器学习和深度学习已成为“ AI”的焦点，但可以被下一代人工智能取代。

我们与AI的互动已从观看超级计算机与电视上的卫冕冠军下象棋演变为AI成为我们日常应用程序的一部分。Google Assistant，Amazon Alexa和Apple Siri都使用自然语言处理来理解自然的人类语音。另一方面，Netflix，Facebook和Instagram使用神经网络通过推荐内容为用户提供更个性化的体验。

这使AI成为不断发展的目标的声誉。随着领域的发展，它变得越来越远。与人类相比，当今的算法在相对较低的认知水平上起作用，而AI仍无法实现更复杂的任务。

另一个需要区别的地方是，今天，ML，DL，NLP和所有其他AI技术仅仅是展示人工智能的应用程序。因此，根据定义，所有其他子类别都可以很好地适合人工智能。