技能提升网AI的英文全称是Artificial Intelligence，直接翻译过来就是人工智能。这个词最早是在1956年提出的，简单说，就是让机器模拟人思考和学习的能力。你每天都在接触AI，比如手机上的人脸识别、地图软件的路线规划，还有购物网站给你推荐的商品，这些背后都有AI的影子。
但AI并不是一个单一的技术，它更像一个总称，里面包含了很多分支。其中最核心的几个概念，我们一个个来看。
机器学习 (Machine Learning)
机器学习是人工智能的一个重要子集。你可以把它理解成AI实现自我学习的一种方式。传统编程是人给电脑定好规则，电脑严格执行。比如你写个程序判断“是不是猫”，你得告诉它猫有尖耳朵、胡须、长尾巴等等。
但是，机器学习不一样。它不是靠人来定义所有规则，而是让机器自己从大量数据里“学习”出规则。就像教一个小孩认猫，你不会跟他描述猫的所有特征，而是会给他看很多猫的照片。看多了，他自然就认识了。机器学习就是这个道理，你给它成千上万张猫的照片（这些就是数据），算法会自动从这些照片里找出共同的模式和特征。当再出现一张新照片时，它就能判断出是不是猫。
机器学习分为几种类型：
监督学习：这是最常见的一种。你给机器的数据都是“贴好标签”的。比如，给它一张猫的照片，就明确告诉它“这是猫”。房价预测也是一个例子，把房子的面积、位置、年份这些信息（特征）和对应的房价（标签）一起喂给机器，它就能学会如何根据新房子的信息来预测价格。
无监督学习：这种方式下，数据没有标签。机器的任务是从一堆原始数据里自己发现结构和规律。比如，把一大堆用户购买记录丢给它，它可能会自动把用户分成几个群组，比如“爱买电子产品的年轻人”和“经常买菜的中年人”，这就是用户分群。
强化学习：这种学习方式更像训练宠物。机器会做一个动作，如果做得好，就给它一个“奖励”，做得不好就给个“惩罚”。它的目标就是学会一套行为，来获得最多的奖励。自动驾驶和机器人玩游戏，很多都是用这种方法训练出来的。
神经网络 (Neural Networks)
神经网络是机器学习，特别是深度学习的核心算法。它的灵感来源于人脑的神经元结构。人脑里有无数的神经元互相连接，传递信号。人工神经网络就是模仿这个结构，由很多叫做“节点”或“神经元”的东西连接而成。
一个最简单的神经网络通常有好几层：
输入层：接收最原始的数据。比如，识别一张图片，输入层接收的就是这张图片的所有像素点信息。
隐藏层：这是中间的处理层，可以有很多层。数据从输入层进来后，会在隐藏层里经过一系列复杂的数学计算，提取出更高级的特征。比如，第一层可能只能识别出边缘和颜色，第二层就能识别出眼睛、鼻子，更深的一层就能组合成一张完整的脸。
输出层：给出最终的结果。比如，经过所有隐藏层的计算后，输出层会给出一个判断：“这是猫”的概率是98%。
神经网络的强大之处在于，它能通过一个叫做“反向传播”的过程，在训练中不断调整各个节点之间的连接权重。简单说，就是它做错了预测之后，会回头检查是哪里算错了，然后修正过来，下次争取做对。
深度学习 (Deep Learning)
深度学习其实就是机器学习的一个分支，但它特指使用了很多个隐藏层的神经网络。所以深度学习用的网络也叫“深度神经网络”。层数越多，“深度”就越深，能处理的问题也越复杂。
深度学习和传统机器学习最大的区别在于特征提取。在传统的机器学习里，我们常常需要手动告诉机器要关注哪些特征。比如识别人脸，你可能要手动设计程序去提取眼睛、鼻子、嘴巴的位置。
但是，深度学习不需要这个过程。你只需要把海量的数据直接扔给深度神经网络，它能自动学习出需要关注的特征，从最简单的边缘到最复杂的组合概念。这就是为什么深度学习在处理像图像、声音和文本这类非结构化数据时效果特别好。比如人脸识别、语音助手和机器翻译，这些应用的背后都是深度学习在发挥作用。
不过，深度学习也有它的代价，它需要巨大的数据量和计算能力来支撑训练。
自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)
自然语言处理是AI的一个领域，专注于让计算机能够理解和处理人类的语言。我们平时说话、写的文字，对计算机来说就是一堆没有意义的字符串。NLP的目标就是让机器能读懂这些字符串背后的意思、情感和意图。
NLP的应用已经完全融入了我们的生活：
* 机器翻译：像谷歌翻译这样的工具，可以把一种语言实时翻译成另一种。
* 情感分析：分析一段文字是积极的、消极的还是中性的。很多公司用它来分析社交媒体上用户对他们产品的评价。
* 智能助手和聊天机器人：你跟Siri或Alexa说话时，它们能听懂你的指令并作出回应，这就是NLP在起作用。
* 垃圾邮件过滤：你的邮箱能自动识别哪些是垃圾邮件，也是基于NLP技术对邮件内容进行分类。
简单总结一下它们的关系：人工智能是一个大目标，就是让机器变聪明。机器学习是实现这个目标的一种主要方法，让机器从数据中学习。深度学习是机器学习里的一种更强大的技术，用的是复杂的神经网络。而自然语言处理，则是人工智能专注于解决语言问题的那个分支。
