人工智能生物识别准吗，人工智能机器学习深度学习三者之间有什么关系？
人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？
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。事实上，这些说法都是正确的，这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能。
例如，此前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，就曾将人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）都提到了。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。
要解释这三者之间的关系和应用，最简单的方法就是画一个同心圆，如下图，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，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。
从概念的提出到走向繁荣
1956年，几位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在人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化成形。在之后的几十年，人工智能一直在不停地两极反转，既有人把其称作人类文明耀眼的未来；也有人把其当做是技术疯子们的妄想，嗤之以鼻。坦白说，直到2012年之前，这两种声音都还同时存在。
过去几年，尤其是自2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分原因是由于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），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星星之火，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的实际应用的。
人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能
King me：扮演跳棋玩家的计算机程序，是最早的人工智能实例之一，在20世纪50年代激起了人工智能的早期浪潮。
早在1956年夏天的那次会议上，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，既我们所谓的“强人工智能”（General AI）。这是一个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），以及我们所有的理性，可以像我们一样思考。人们在电影里也总是看到这样的机器人：像星球大战中友好的C-3PO；或者是邪恶的终结者。强人工智能目前还仅存在于电影和科幻小说中，原因很简单，因为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。
这些都是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现了人类智能中某些特定部分。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？其答案就是同心圆中的第二层，机器学习。
机器学习—— 一种实现人工智能的方法
Spam free diet：机器学习能够帮助你的收件箱（相对地）摆脱垃圾邮件的困扰。
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的人工编码程序不同，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，我们现在还没有实现强人工智能，而早期机器学习方法甚至连弱人工智能都无法实现。
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“S-T-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，但还算不上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。这也是为什么此前很长一段时间中，计算机视觉的性能一直无法接近到人类的水平。它太僵化，并且太容易出现错误。
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
Herding cats：从YouTube视频中挑选猫的图像是深度学习的第一个突破性演示之一。
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，历经了数十年的推演。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权决定。
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、救火车一样的红颜色、鲜明的字母、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。
此前，这样的神经网络并没得到为人工智能圈的认可。然而，事实上在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，只是神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。其主要原因是因为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（例如：多伦多大学的Geoffrey Hinton）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，无论是否是雾天、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，神经网络学习了如何识别你妈妈的脸；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。
吴恩达教授的突破在于，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。在他的示例中，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”所指的，正是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，再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。如今，深度学习已经能够实现各种任务，几乎使得所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶、预防性医疗，甚至是更精准的电影推荐，都已实现，或即将实现。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们在科幻小说中所幻想的那般智能。当然，我们所期待的是像C-3PO那样的人工智能，终结者那样的还是算了。
上海理工大学人工智能专业怎么样？
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、技术及应用系统的科学，是数学、系统学、控制学、计算机科学、认知科学等学科交叉形成的综合性学科。当前，人工智能正与工业、商业、金融业等行业全面融合，推动经济形态不断演变，带动社会经济实体持续增长。工业革命，让机器替代了体力劳动，但创造了很多就业机会，未来的人工智能革命也一样，可能会出现很多替代简单脑力劳动的现象，但也会创造出来更多新的机会。

培养目标
本专业培养适合国家人工智能领域发展需要，具有扎实的数学、计算机及人文社会科学知识基础，掌握人工智能领域的基本理论、基本知识和技能，具备分析、解决复杂人工智能工程问题的能力，能够跟踪人工智能及相关领域的新理论、新知识和新技术，具有创新精神和国际化视野的人工智能领域的复合型高级应用人才。
专业优势
本专业依托上海理工大学系统科学学科及人工智能研究平台，强调复杂性思维、方法在智能理论研究、智能系统开发中的运用，突出人工智能技术与交通、金融等行业的交叉与融合。系统科学是上海理工大学的优势学科，始建于1979年的系统工程研究所，定位超前、起点高。钱学森院士亲自出席了系统工程研究所成立仪式。2015年获批上海市高峰学科；在教育部第四轮学科评估中名列全国第3名；2018年成为上海市双一流建设学科。
上海理工大学是国务院“系统科学”学科评议组成员单位，上海市系统工程学会挂靠单位。在双一流学科的建设下，区域领先的人工智能研究平台已初步成形，下辖智能城市分布式物流系统实验室、智能供电系统实验室、智能机器人群仿真实验室、脑功能与生物节律实验室、复杂系统运动学实验室、智能网联汽车及自动驾驶实验室。

主要课程
人工智能基础、系统工程导论、Python程序设计、数据库基础、数据结构、分布式计算、数学分析、高等代数、离散数学、最优化方法、智能计算、机器学习、深度学习、模式识别、机器视觉、自然语言理解、知识表示与推理、智能制造导论等。

就业前景
融合复杂性思维培养的学生，在毕业后的发展口径宽广。不仅可从事人工智能相关领域的研究、设计、开发等方面的工作，还可从事智能城市、智能金融、智能物联、智能教育等领域的管理工作，并可继续攻读智能科学及相关和交叉学科的硕士、博士学位。
华南农业大学人工智能专业怎样？
华南农业大学人工智能专业还是不错的，人工智能专业是一个以计算机科学为基础的多学科交叉融合的新兴专业。
该学科是研究和开发用于模拟、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,研究领域包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器人和专家系统等,其目的主要是通过获取、感知和提炼信息,并产生决策或策略,由机器智能解决实际应用问题。
华南师范大学计算机学院首批人工智能专业本科招生？
人工智能专业近两年一直都是考生特别关注和选择的与计算机网络技术相关的热门专业，人工智能专业也是新开设的专业，人工智能专业的发展过程具有一定的时间积累和计算机科学学科的沉淀。人工智能专业是计算机科学的一个重要分支，该专业主要旨在培养能够研究、开发用于模拟、扩展智能控制的智能自动化机器，该领域研究还具体包括机器人、图像、语言识别的智能系统。
现阶段人工智能专业具有广阔的发展前景和优势，随着国家计算机科学技术前沿科技领域的技术革新与拓展，在大数据技术领域的支撑下，人工智能领域研究迅猛发展。与人工智能专业接近的专业有:智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、模式识别与智能系统等专业，人工智能专业是在以上学科专业体系中发展起来的又一分支专业。随着计算机相关领域专业知识发展，人工智能专业逐步会发展独立的学科体系，成为一级学科。
西安交通大学于2018年成立人工智能人才培养试验班并实施全面招生，每年招生计划人数为40人，开启了人工智能专业招生模式和先河。2019年国家教育部根据普通高校专业设置和教学指导委员会的决议，正式高校确立新增专业名单，共审批全国有35所高校新增人工智能专业学科体系建设资格，华南师范大学也在其中。
华南师范大学现阶段已经全面发展成为一所综合类国家知名高校，是国家211工程及双一流高校，位于广东省广州市，目前在全国高校中综合实力排名位居第66名。华南师范大学的人工智能专业综合发展实力并不是十分的突出，在学科体系和人工智能专业科研成果等方面不具有一定的特别优势。
华南师范大学的计算机学院拥有计算机软件理论、数据科学与大数据、人工智能、网络与信息安全、软件工程、云计算与物联网工程等计算机主流学科方向，计算机科学与技术是广东省首批IT名牌专业。
人工智能专业现阶段就业形势良好，特别是在IT行业，毕业生可以依托广州市良好的计算机与网络信息产业链发展基础，在择业机会和择业领域方面具有一定的优势，但必须需要毕业生拥有良好的专业素养。但根据计算机类专业就业形势来看，大多数知名企业对于计算机专业毕业生的学历要求比较高，所以希望人工智能专业毕业生还是提升学历，做好考研读博的思想准备。
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