統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)別是什么？

人工智能（Artificial Intelligence），簡(jiǎn)稱AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，人工智能企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人工智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程進(jìn)行模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

眾所周知，人工智能領(lǐng)域知識(shí)龐大且復(fù)雜，各種專業(yè)名詞層出不窮，常常讓初學(xué)者看得摸不著頭腦。“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“深度學(xué)習(xí)”、“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”就屬于這類名詞。那么，針對(duì)這三者各自具體有哪些內(nèi)容？三者是否有相關(guān)性？不同核心及側(cè)重點(diǎn)是什么？以及各自的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？應(yīng)用的前景如何？等問(wèn)題，本文將進(jìn)行詳細(xì)的闡述。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域人工智能就是讓機(jī)器能夠像人類一樣思考。通常將人工智能分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能，弱人工智能讓機(jī)器具備觀察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理；而強(qiáng)人工智能讓機(jī)器獲得自適應(yīng)能力，解決一些之前沒(méi)有遇到的問(wèn)題。

很多外行人會(huì)簡(jiǎn)單地誤以為“機(jī)器學(xué)習(xí)就是人工智能，人工智能就是機(jī)器學(xué)習(xí)。”為什么呢？這主要是因?yàn)槟壳啊皺C(jī)器學(xué)習(xí)”是人工智能的一個(gè)大方向，且在AI中處于核心地位。

根據(jù)定義，機(jī)器學(xué)習(xí)的研究旨在讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)，能夠模擬人類的學(xué)習(xí)行為，建立學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)識(shí)別和判斷。機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的做法就是使用算法來(lái)解析海量數(shù)據(jù)，從中找出規(guī)律，用學(xué)習(xí)出來(lái)的思維模型對(duì)真實(shí)事件做出決策和預(yù)測(cè)。

二、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多學(xué)科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識(shí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，近似理論知識(shí)和復(fù)雜算法知識(shí)，使用計(jì)算機(jī)作為工具并致力于真實(shí)實(shí)時(shí)的模擬人類學(xué)習(xí)方式，并將現(xiàn)有內(nèi)容進(jìn)行知識(shí)結(jié)構(gòu)劃分來(lái)有效提高學(xué)習(xí)效率。

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究怎樣使用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動(dòng)的科學(xué)，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究領(lǐng)域之一。自20世紀(jì)80年代以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)作為實(shí)現(xiàn)人工智能的途徑，在人工智能界引起了廣泛的興趣，特別是近十幾年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究工作發(fā)展很快，它已成為人工智能的重要課題之一。機(jī)器學(xué)習(xí)不僅在基于知識(shí)的系統(tǒng)中得到應(yīng)用，而且在自然語(yǔ)言理解、非單調(diào)推理、機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別等許多領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。一個(gè)系統(tǒng)是否具有學(xué)習(xí)能力已成為是否具有“智能”的一個(gè)標(biāo)志。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究主要分為兩類研究方向：第一類是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，該類研究主要是研究學(xué)習(xí)機(jī)制，注重探索模擬人的學(xué)習(xí)機(jī)制；第二類是大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，該類研究主要是研究如何有效利用信息，注重從巨量數(shù)據(jù)中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識(shí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)直接來(lái)源于早期的人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的算法包括決策樹(shù)、聚類、貝葉斯分類、支持向量機(jī)、EM、Adaboost等。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)能夠滿足指紋識(shí)別、人臉檢測(cè)等商業(yè)化水平，但大多數(shù)識(shí)別任務(wù)要經(jīng)過(guò)手工特征提取和分類器判斷兩個(gè)基本步驟，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大，之后人工智能領(lǐng)域的前進(jìn)就需要依靠深度學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)與知識(shí)。

三、深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能。

深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。

區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： 1、強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)。2、明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說(shuō)，通過(guò)逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)在信息。

典型的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( convolutional neural network)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stacked auto-encoder network)模型等，在這里，就不對(duì)這些模型進(jìn)行描述了。

深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、多媒體學(xué)習(xí)、語(yǔ)音、推薦和個(gè)性化技術(shù)、以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽(tīng)和思考等人類的活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。

但凡有關(guān)提到人工智能的產(chǎn)業(yè)報(bào)道，必然離不開(kāi)深度學(xué)習(xí)。比如，2016戰(zhàn)勝人類頂尖圍棋選手的AlphaGo，其主要原理就是“深度學(xué)習(xí)”。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)也使幾乎所有的機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡埽鐭o(wú)人駕駛汽車、預(yù)防性醫(yī)療保健等。

四、強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是智能體（Agent）以“試錯(cuò)”的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互獲得的獎(jiǎng)賞指導(dǎo)行為，目標(biāo)是使智能體獲得最大的獎(jiǎng)賞，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同于連接主義學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)，主要表現(xiàn)在強(qiáng)化信號(hào)上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)中由環(huán)境提供的強(qiáng)化信號(hào)是對(duì)產(chǎn)生動(dòng)作的好壞作一種評(píng)價(jià)（通常為標(biāo)量信號(hào)），而不是告訴強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)RLS如何去產(chǎn)生正確的動(dòng)作。由于外部環(huán)境提供的信息很少，RLS必須靠自身的經(jīng)歷進(jìn)行學(xué)習(xí)。通過(guò)這種方式，RLS在行動(dòng)-評(píng)價(jià)的環(huán)境中獲得知識(shí)，改進(jìn)行動(dòng)方案以適應(yīng)環(huán)境。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的常見(jiàn)模型是標(biāo)準(zhǔn)的馬爾可夫決策過(guò)程。按給定條件，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可分為基于模式的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和無(wú)模式強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的變體包括逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)、階層強(qiáng)化學(xué)習(xí)和部分可觀測(cè)系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。求解強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題所使用的算法可分為策略搜索算法和值函數(shù)算法兩類。深度學(xué)習(xí)模型可以在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中得到使用，形成深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論受到行為主義心理學(xué)啟發(fā)，側(cè)重在線學(xué)習(xí)并試圖在探索-利用間保持平衡。不同于監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不要求預(yù)先給定任何數(shù)據(jù)，而是通過(guò)接收環(huán)境對(duì)動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì)（反饋）獲得學(xué)習(xí)信息并更新模型參數(shù)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另外一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，強(qiáng)調(diào)如何基于環(huán)境而行動(dòng)，以取得最大化的預(yù)期利益。強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于：1、相比深度學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練不需要標(biāo)簽，它通過(guò)環(huán)境給出的獎(jiǎng)懲來(lái)學(xué)習(xí)。2、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過(guò)程是靜態(tài)的，強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是動(dòng)態(tài)的，動(dòng)態(tài)體現(xiàn)在是否會(huì)與環(huán)境進(jìn)行交互。也就是說(shuō)，深度學(xué)習(xí)是給什么樣本就學(xué)什么，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)是要和環(huán)境進(jìn)行交互，再通過(guò)環(huán)境給出的獎(jiǎng)懲來(lái)學(xué)習(xí)。3、深度學(xué)習(xí)解決的更多是感知問(wèn)題，強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決的主要是決策問(wèn)題。因此有監(jiān)督學(xué)習(xí)更像是五官，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)更像大腦的說(shuō)法。但是深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)之間并不是涇渭分明，它們之間可以相互組合，比如在強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)中使用深度學(xué)習(xí)（深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)）等等。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題在信息論、博弈論、自動(dòng)控制等領(lǐng)域有得到討論，被用于解釋有限理性條件下的平衡態(tài)、設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)和機(jī)器人交互系統(tǒng)。一些復(fù)雜的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在一定程度上具備解決復(fù)雜問(wèn)題的通用智能，可以在圍棋和電子游戲中達(dá)到人類水平。

綜上所述，從整體范圍大致來(lái)看：AI>機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）>深度學(xué)習(xí)>強(qiáng)化學(xué)習(xí)。人工智能的根本在于智能，而機(jī)器學(xué)習(xí)則是部署支持人工智能的計(jì)算方法。簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，人工智能是科學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)是讓機(jī)器變得更加智能的算法，機(jī)器學(xué)習(xí)在某種程度上成就了人工智能。深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)。所謂強(qiáng)化學(xué)習(xí)就是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大，由于外部給出的信息很少，強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須依靠自身的經(jīng)歷進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。通過(guò)這種學(xué)習(xí)獲取知識(shí)，改進(jìn)行動(dòng)方案以適應(yīng)環(huán)境。

本文分享自華為云社區(qū)《【云駐共創(chuàng)】機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)系和區(qū)別是什么》，作者：龍騰九州。