科技發展造福社會，隨著大數據時代的到來，人工智能（AI）、機器學習、深度學習等概念相繼出現在我們的生活中，那么它們之間究竟有什么區別和聯系呢？人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作，是一門新的技術科學，屬于計算機科學領域的一個分支。人工智能的研究領域包含自然語言處理、圖像識別、機器人等。

機器學習是一門人工智能的科學，即人工智能領域中的一個子集，也是其核心，屬于多種領域的交叉學科。機器學習可以類比于人類學習知識的過程，人類想要獲取知識，首先需要對資料進行學習。機器學習過程與人類學習的過程相似，也需要預先對大量的學習資料進行學習來得到模型。當有新的樣例時，通過模型對新的樣例進行判斷，輸出結果，從而實現對真實世界中的樣例進行預測的功能。機器學習在計算機視覺、醫學診斷、數據挖掘、搜索引擎等領域均有應用。

深度學習是基于人工神經網絡發展而成的概念，是機器學習的子集。人工神經網絡是對人腦神經元網絡的抽象，也是早期機器學習中的一種算法，其主要應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。

人工智能包含了機器學習，機器學習包含了深度學習，其中人工智能出現得最早。舉例而言，如果想讓機器區分一張圖片中是貓還是狗，我們可以使用人工智能來解決，那么如何區分則可以使用機器學習的方法，通過對大量貓和狗的圖片數據進行學習，經過算法處理生成模型，來預測一張新的圖片中的動物究竟是貓還是狗。

機器學習和深度學習的區別是，機器學習大部分算法需要人類自己尋找特征，在上述例子中，我們需要告訴機器具體從哪方面去學習圖片中的動物是貓還是狗，如告訴機器可以從毛發顏色（即特征）的角度去學習，圖片中的貓的毛發是白色的，圖片中的狗的毛發是黃色的，機器通過這些人類告訴它的特征信息進行學習，并對新的圖片中的貓和狗進行區分。而深度學習可以自動生成特征，即我們不需要告訴機器從哪些角度去學習，機器能夠自己尋找角度來學習圖片的信息，并對圖片進行區分。但是深度學習也需要更多的數據，才能得到準確的結果。