人工智能，机器学习，深度学习，到底有何区别

有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。

今年早些时候，Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。

从概念的提出到走向繁荣

1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。

过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点苗头，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。

| 人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能

早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。这就是我们现在所说的“强人工智能”（General AI）。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。

人们在里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。

我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。

| 机器学习—— 一种实现人工智能的方法

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。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。

机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。

这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的干扰。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

| 深度学习——一种实现机器学习的技术

人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。

每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。

我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。

即使是这个例子，也算是比较超前了。直到前不久，神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是，即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。

不过，还是有一些虔诚的研究团队，以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表，坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。

我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。

吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。

现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

| 深度学习，给人工智能以璀璨的未来

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。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的推荐，都近在眼前，或者即将实现。

人工智能就在现在，就在明天。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。

一、物联网(IoT)

物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术采集监控接入，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

例如，根据火车站的客流量和售票信息，运输机构可以重新安排火车路线，以满足不断变化的需求。同样， 健康 、安全和环境机构可以监控水体的污染水平，并通知负责人员采取补救措施。在某些情况下，物联网执行器可以在紧急情况下自动启动响应措施，例如停止向家庭住户供应受污染的水。

因此，物联网网络和传感器将本质上构成智能城市的神经系统，将关键信息传递给控制实体，并将响应命令中继到适当的端点。

二、大数据分析(Big Data)

智慧城市各个方面的应用将主要由数据驱动。借助物联网传感器和其他先进的数据收集方法，随着生成的数据量、速度和种类的增加，对大容量分析工具的需求将比以往任何时候都要大。

大数据分析工具已被政府用于广泛的应用，从预测城市特定区域的犯罪可能性到预防诸如贩运儿童和虐待儿童等犯罪等等。随着物联网能够从大量新资源中收集数据，大数据分析将在包括教育、医疗保健和运输等关键领域的所有领域中使用。

例如，大数据分析可以帮助教育部门发现诸如入学率低之类的趋势，从而防止出现此类结果。大数据还可以用于查找导致此类问题的原因并计划补救措施。因此，大数据将成为智慧城市政府的关键决策支持。

三、人工智能（AI）

基于物联网和大数据功能的将是人工智能。人工智能可以通过自动化智能决策来支持智慧城市的大数据和物联网计划。人工智能是研究、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。

实际上，物联网发起响应性行动的能力将在很大程度上由某种或其他形式的人工智能驱动。在智慧城市中，人工智能最明显的应用领域是自动化执行大量与数据密集型相关任务，例如以聊天机器人的形式提供基本的公民服务。

然而，人工智能的真正价值可以通过利用深度学习和计算机视觉等先进的AI应用，以应对智慧城市运营中面临的问题。例如，交通管理人员可以使用计算机视觉来分析交通画面，以识别驾驶员非法停车的情况。计算机视觉还可以用来查找和举报与犯罪行为有关的车辆，以帮助执法部门追踪罪犯。

深度强化学习还可以用于根据智慧城市中的新兴需求自动优化资源。在强化学习的帮助下，政府可以提高其运营效率，因为这些AI系统可以凭经验变得更好。

四、5G

智慧城市建立在其不同部门的实时通信和共享信息能力之上，以确保运营中的完全同步。通过实现这种同步，政府可以确保其公民及时获得关键服务，例如医疗保健、紧急响应和运输。从而，不仅可以确保公民城市生活的便利，而且还可以改善他们的安全和整体福祉。

例如，在发生爆炸或火灾之类的紧急情况时，消防部门、城市救护车服务和交通控制部门之间的实时通信可以确保这些实体之间实现完美的实时协调，从而将人员伤亡降至最低。

为了实现不同政府实体之间的这种无缝通信，拥有一个能够以低延迟和高可靠性处理大量通信的通信网络非常重要。尽管实时共享大量数据，但通过使用5G通信技术，政府可以确保所有政府机构都能无缝协作。

五、增强现实（AR）

为公民提供及时的服务意味着确保为政府人员提供有效执行任务所需的信息。例如，必须向政府卫生中心的医生提供有关所治疗患者的信息。或者，应该给负责修复受损铁路线的工人更新轨道的布局，并准确确定受损零件的位置。

通过使用AR头戴式设备，此类信息可以在工人需要时立即实时转发给他们。这样可以最大程度地减少工人查找必要信息所需的精力和时间。从而使得他们可以立即采取行动。交通管理人员还可以使用AR通过智能眼镜或智能手机应用程序获取有关违章停车和被盗车辆的实时信息，提供城市交通运营管理的效率。

总而言之，以上这些智慧城市技术每一种都是相互依赖。要实现真正的智慧城市就要把这些技术有效结合起来。

很多同学想学物联网工程专业，可是对它缺乏了解，物联网工程专业有哪些课程呢。以下是由我为大家整理的“物联网工程专业课程有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读。

物联网工程专业课程有哪些

离散数学、数字系统基础、数据结构、计算机网络原理、微机系统与接口技术、信号与系统、数字信号处理、物联网架构与技术、深度学习与机器智能、RFID原理与应用、软硬件协同设计、传感器原理及应用、无线传感网络。

物联网工程专业特色

本专业具有“信号与信息处理”国家级重点学科;全国重点学科“信号与信息处理”和“通信与信息系统”构成的“信息与通信工程”一级学科在2017年第四轮学科评估中位列全国第7名;“信号与信息处理”所在一级学科“信息与通信工程”为北京交通大学“一流学科”建设学科;“信号与信息处理”具有硕士、博士学位授予权和博士后流动站;“控制科学与工程”具有硕士、博士学位授予权。

拓展阅读：

交叉学科，校方与学院双培养

物联网应用专业主要针对智能应用环境中各类传感器应用、设备组网、工程实施、创新项目等问题展开。以各类技术的综合应用为主，在硬件、软件的知识上均有涉猎。

本专业是由国家级重点学科“信号与信息处理”、“通信与信息系统”构成的“信息与通信工程”一级学科。在2017年第四轮学科评估中位列全国第7名。同时，“信号与信息处理”所在的“信息与通信工程”为北京交通大学“一流学科”建设学科;具有“信号与信息处理”硕士、博士学位授予权和博士后流动站;“控制科学与工程”具有硕士、博士学位授予权。

本专业旨在培养系统掌握物联网基本理论，熟练掌握物联网系统设计与集成、物联网软硬件设计与开发、物联网应用技术，了解传感技术、通信技术、网络技术、信息处理技术等基本理论，具有工程基础厚、创新能力强等特色的高级工程技术人才。

知行合一，课程与实践共成长

本专业虽对代码能力不作硬性要求，但由于其是依托传感、通信和计算机技术的交叉性学科，涉及硬件、软件以及系统的集成方面的内容，专业跨度较大，大家需要掌握的知识较多。所以本专业的授课模式采用由浅入深的教学方式，在离散数学、数字系统基础、数据结构、计算机网络原理的基础上，《物联网技术导论》带你了解物联网技术发展趋势和行业应用;《微机系统与接口技术》、《RFID原理与应用》、《嵌入式系统设计与技术》学习物联网专业的核心技术，如：智能家居网络、高速自动收费、智慧农业等核心应用技术;《物联网架构与技术》、《无线传感网络》掌握项目具体实施过程;《物联网综合实训》则真实开展智能交通、智能家居项目实际应用锻炼。事实上，更偏理论+实际的上课方式着重考察学生对于所学知识的动手能力。

目前物联网产业正处于高速发展期，被列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。大学生活将开启你的全新一页。思维活跃、敢于探索的同学，就来选择物联网专业吧!

就业前景与具体职位

物联网工程的市场庞大，所以就业前景也很可观。物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，目前被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。

物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。物联网专业被教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的专业，这更加说明国家对物联网经济的重视和人才的培养。

物联网工程专业毕业生能在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作，接下来进行简单举例：

一是物联网工程安装、调试助理工程师、电子产品企业生产供应链技术员，智能产品的软硬件开发的助理工程师;

二是企业生产经理、物联网工程项目经理，ERP顾问、IT系统维护工程师、系统管理员、网络管理员、产品经理、电子元器件工程师等。

一、物联网概念 

随着互联网技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，物联网技术也应运而生，物联网技术在各类领域能发挥重要性变革，对解放生产力、提高工作效率和推动规模化生产等方面贡献颇大，特别是在农业领域大有可为。实现智慧农业，必须依靠物联网技术为依托，以智慧平台为核心，立足市场需求，构建生产组织智能化、产品质量溯源化、市场经营网络化为一体的产业体系。

物联网是通过智能传感器、射频识别、激光扫描仪、全球定位系统、遥感等信息传感器设备及系统和其他基于物－物通信模式的短距离自组织网络，按照约定的协议，在物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大智能网络。它是通信网和互联网的扩展应用和网络延伸，主要是实现人与物、物与物的信息交互。
二、物联网四层模型

在信息层面，数据信息经历生成、传输、处理和应用四个阶段，分别对应着物联网的感知识别层、网络构建层、数据处理层和综合应用层。感知识别层是利用感知技术和智能装备对物理世界进行感知识别。网络构建层是按照特定的通信协议搭建各类网络对信息进行传输，以实现物－网互联。数据处理层通过大数据和人工智能技术对网络层采样的数据进行预处理、计算存储和数据挖掘等一系列 *** 作，最大地发挥出信息的生产效能。综合应用层是集成各类技术以实现实时控制、精准管理和科学决策等功能的应用系统，从而改进人的生产方式。各类技术应对不同环境、不同需求独立展开工作，各层面间又是联系紧密，如同链条式协同配合。
感知层作为物联网的“神经末梢”，主要是通过信息感知技术将生活生产各方面映射成数据信息，并能可靠传送到网络层，实现物理世界和信息世界连接起来。信息感知技术是指利用传感器、RFID、GPS和RS等实时实地对农业领域物体进行信息采集和获取。在农业生产现场可以利用无线传感器采集温湿度、光照、溶解氧浓度和农作物长势等参数，利用视频监控设备获取农作物成长现状，利用遥感技术大规模感知农作物表面和环境因素。信息感知层作为物联网的基础，获取大量的数据信息，为信息进一步加工、处理、分析而科学决策和指导生产经营打通“二元”壁垒。

网络层要在感知层和处理层发挥承上启下作用，是以现场总线技术、无线传感器网络技术（WSN）和移动通信技术互为补充的通信网络将传感设备连接“上网”。信息传输技术可分为有线和无线、短距离和长距离，它们有各自特点、应对不同环境、利用不同信道共同组建集成网络体系，以实现高度可靠的信息交流和共享。无线传感器网络成为农业信息传输的“主力军”，通过包括传感器节点、汇聚节点、任务管理节点。大量具有独立处理能力的微型传感器节点布置在监测区域逐跳传输，并路由到汇聚节点，然后通过互联网或卫星抵达任务管理节点，最后用户通过任务管理节点配置和管理传感器网络以实现监测任务发布和数据收集。常见的无线局域网技术有蓝牙、WIFI、ZigBee，无线广域网技术有LPWAN、NB-IOT、4G和5G。特别是以“万物互联”为目标的5G将农业物联网数据传输效率带来“质的跃升”。

处理层是农业物联网的“灵魂”，通过信息处理技术对感知层采集的信息存储和挖掘分析形成预测预警、智能决策、优化控制和疾病诊断等智能模型，从而对农业生产和经营给出科学的指导。农业生产和经营过程中，数据信息是呈指数型爆炸产生，不仅是体量大，而且结构复杂、实时性强、关联度高，必须通过大数据技术处理、存储和管理，才能从海量数据中获取更多的价值。农业大数据技术平台是以Hadoop架构、MapReduce软件模型、其他组件补充的生态软件体系形成的分布式海量数据存储管理、运算处理和分析平台。数据挖掘是指从海量数据中通过算法搜索隐藏的信息关系，主要手段是机器学习、深度学习、计算机视觉等人工智能技术。只要获取隐藏知识，才能帮助决策者做出合理、正确的决定和决策。

应用层是农业物联网的“指挥室”。主要通过感知技术、传输技术、处理技术和设备进行软硬件综合集成，形成智能控制、监控决策、专家系统、物流溯源等等应用。根据生产、经营的和管理不同需求，开发出特定功能的应用，用户通过web端或移动客户端应用实时掌握信息、发出精准控制指令。可以说，先进技术发挥设备的最大生产力，综合应用改变人的工作方式，有利于做出更科学合理决策。

智慧城市的五大内容是创新、协调、绿色、开放、共享。智慧城市把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的基于知识社会下一代创新的城市信息化高级形态，实现信息化、工业化与城镇化深度融合，有助于缓解“大城市病”，提高城镇化质量，实现精细化和动态管理，并提升城市管理成效和改善市民生活质量。关于智慧城市的具体定义比较广泛，目前在国际上被广泛认同的定义是，智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会下一代创新（创新20）环境下的城市形态。强调智慧城市不仅仅是物联网、云计算等新一代信息技术的应用，更重要的是通过面向知识社会的创新20的方法论应用，构建用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的城市可持续创新生态。
从技术发展的视角，智慧城市建设要求通过以移动技术为代表的物联网、云计算等新一代信息技术应用实现全面感知、泛在互联、普适计算与融合应用。从社会发展的视角，智慧城市还要求通过维基、社交网络、FabLab、LivingLab、综合集成法等工具和方法的应用，实现以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的知识社会环境下的可持续创新，强调通过价值创造，以人为本实现经济、社会、环境的全面可持续发展。2010年，IBM正式提出了“智慧的城市”愿景，希望为世界和中国的城市发展贡献自己的力量。IBM经过研究认为，城市由关系到城市主要功能的不同类型的网络、基础设施和环境六个核心系统组成：组织（人）、业务/政务、交通、通讯、水和能源。这些系统不是零散的，而是以一种协作的方式相互衔接。而城市本身，则是由这些系统所组成的宏观系统。

物联网发展的主要前景和趋势包括以下4个方面:
趋势1：人机交互性增强的数据和设备增长 到2019年底，将有约36亿台设备主动连接到Internet并用于日常任务。随着5G的推出，将为更多设备和数据流量打开大门。
趋势2：人工智能再次成为物联网的重要参与者 充分利用数据，需要通过人工智能提供计算机帮助。人工智能是理解收集的大量数据并提高其业务价值所必需的基本要素。人工智能将在以下领域帮助物联网数据分析：数据准备，数据发现，流数据的可视化，数据的时间序列准确性，预测和高级分析以及实时地理空间和位置(后勤数据)。 包括亚马逊，微软和谷歌在内的主要云供应商越来越多地希望基于其AI功能进行竞争。各种初创企业希望通过能够利用机器学习和深度学习的AI算法使企业能够从不断增长的数据量中提取更多的价值。
趋势3：VUI：语音用户界面将成为现实
语音占了我们日常通讯的80%，就像科幻**中一样，与机器人交谈应该是常见的通讯方式，例如R2D2，C-3PO和Jarvis。在设置设备、更改设置、发出命令和接收结果中使用语音不仅在智能房屋，工厂中，而且在诸如汽车，可穿戴设备之类的设备之间都是常见的。
趋势4：在物联网上的更多投资
物联网是少数新兴和传统风险投资家都感兴趣的市场之一。智能设备的普及以及客户越来越依赖于使用它们执行许多日常任务，将增加对物联网初创企业投资的兴趣。客户将等待物联网的下一个重大创新，例如可以对您的面部进行分析的智能镜，如果您生病了，可以打电话给您的医生;将结合智能监控摄像头的智能ATM机;可以告诉您如何进食和饮食的智能叉子。吃什么，以及每个人都在睡觉时会关灯的智能床。

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