简评：「人工智能入门」系列的第一篇，讲解了 AI 、机器学习、深度学习是怎么回事，他们之间的关系，常见的 AI 算法等知识。当有人问你这些概念的时候，你可以通熟易懂地讲解。
本文知识点（想省事就不用往下了）：
- 人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）的关系如下，DL ⊆ ML ⊆ AI。
- 人工智能比喻成的孩子大脑，而机器学习就是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这过程中很有效率的一种教学体系。
- 人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。
- 人工智能的概念是在 1955 年提出的；机器学习概念是 1990 年提出的；深度学习概念是 2010 年提出的。
- 深度学习曾经是以机器学习中的「神经网络算法」的身份存在的，随着大数据的爆发，深度学习被单拿出来，成为一种学习思想。
“The last 10 years have been about building a world that is mobile-first. In the next 10 years, we will shift to a world that is AI-first.” (Sundar Pichai, CEO of Google, October 2016)
从亚马逊、Facebook、谷歌、微软这些顶级科技公司能都看出，世界上最具影响力的技术公司的领导者都在强调他们对人工智能（AI）的关注。
- 但是什么是 AI？
- 为什么 AI 很重要？
- 为什么 AI 现在正是好时候？
我们对人工智能越来越感兴趣，但该领域主要由专家来理解。本文的目的就是希望「能够用浅显的语言解释 AI」。
先解释 AI 的含义和关键术语。
本文将说明 AI 的最有效的领域之一，「深度学习（Deep Learning）」是如何工作的。
将探索 AI 解决的问题以及它们为什么 AI 很重要。
了解 AI 的历史，为什么 20 世纪 50 年代就有 AI 概念，可等到今天才爆发。
风险投资家，一直努力寻找新的趋势，为消费者和公司创造价值。他们相信 AI 是一种比移动或云计算转变更重要的计算演进。
「这是很难夸大」亚马逊首席执行官杰夫·贝佐斯写道，「在未来20年，AI 将对社会造成巨大的影响」。无论你是消费者、公务员，企业家或投资者，这种新兴趋势对我们所有人都很重要。
什么是 AI？
★ 人工智能：智能程序的科学
（Artificial intelligence: The science of intelligent programs）
1956 年 John McCarthy 创建的「人工智能」（AI）是一个通用术语，指的是表现出智能的行为的硬件或软件。
用 McCarthy 教授的话来说，它是「制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程」。
「AI」这个词儿已经存在了几十年，然而，一直以来进步有限，因为解决许多现实世界问题的算法太复杂了。
复杂的活动包括进行医疗诊断，预测何时机器将失效或测量某些资产的市场价值，涉及成千上万的数据集和变量之间的非线性关系。
在这些情况下，很难使用我们最好的数据来「优化」我们的预测。在其他情况下，包括识别图像中的对象和翻译语言，我们甚至不能制定规则来描述我们目标。举个例子：我们怎么能写一套规则，完整地描述一只狗的外观？
如果我们可以降低从程序员到程序的复杂预测（数据优化和特性规范）的难度呢？
这是
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