大家好，关于4.27人工智能很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于人工智能l4的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？
深度学习是实现机器人学习的一种方式，机器学习是实现人工智能的一种方式。
这三者属于一个从属的关系。
下面详细解释一下：深度学习，机器学习，人工智能的各类概念。
1、深度学习：相当于一种处理信息的方式。这上面的三个概念，在理解的时候，最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。
外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据，并且能够根据这个梳理完的数据，留存下载的信息，建立新的索引基础。
这就是深度学习的表面含义。
说通俗点就是：我们在教育孩子的时候，第一次告诉他，桌子上的是碗，头顶的是灯。最开始小朋友学会了，只知道这这两个东西。后来他开始类比，只要是发光的，他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。
这种举一反三是非常合适的，这其实就属于深度学习中的数据处理单元。
大部分人喜欢用这张图来说明，深度学习。
这么说吧，就这张图，可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友，根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。
这么解释一下或许更好一些：
1、当你有人第一次告诉你，桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色，可以盛饭，凹进去的。
2、你闭上眼，不去看那个碗。你在大脑中，怎么描述碗？
那就是一个反过来的过程：白色的，盛饭的，凹进去的就是碗。你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是“碗”。
3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿。都可以叫碗。
这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来，比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问，不是一篇文章。
所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路。
机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给我们推荐一下。
有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结。
有的学生说：我不做笔记，太浪费时间，我喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。
有的学生说：我就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧。
这就是人类的学习方式！
机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式。
如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换，采用最好的方式。
甚至可以实现联想！
人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。
什么叫没成？就是一点为人处事都不懂，甚至不能自理的那种人，就属于“非智能”的状态。
正常来说，只要机器学习合理，并且完善，最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。
物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分，又有何关系？
下面的大神回答得很详细。我这里算是画蛇添足。
所谓的物联网，可以理解为，以前的联网终端都是计算机，而物联网的出现，是可以把含智能芯片的所有设备，比如电冰箱、汽车、智能电视等等原本在人们印象中不能联结起来的物体都通过网络联结起来，可以进行统一的控制。要知道，现在的很多设备内部实际都是有一个小型或微型的电脑控制。
所谓的云计算，可以理解为超级计算机，从普通用户的角度看，云端实际就是一台超级电脑，而对云来说，他会把用户的请求分派给不同的服务器，以实现快速响应和风险分解发，确保可靠性服务。
所谓大数据，凡是一切可以用计算机处理的都是数据，大的含义是细化，比如你本人，从你的身高，直到每根毫毛的直径，都是数据，如果所有这些数据都集中起来，再扩展到所有人，这个数据就是海量的。大数据究竟有多大？可以是无限大。
所谓的人工智能，这个其实与大数据是分不开的，如果离开大数据的支撑，人工智能是不可能实现的，人工智能的基本原理就是深度学习，学习的资料从哪里来，就是大数据，当智能设备从大数据中总结出了某些规律，它就会利用这些规律来做一些事，在人看来，他们就很智能了。
人工智能到底是什么？
▲人工智能artificialintelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。
人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。
人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。
超级计算机和人工智能的区别是什么？
Emmmm，这个逻辑不太一样……一个是硬件，一个是软件。
如果没有理解错，你说的超级计算机应该是HPC（HighPerformanceComputing）高性能计算。HPC又称超算，指的是比普通PC与低档服务器在性能、功能方面要优秀众多的计算系统和环境。
大家可能听过我国自主研发的神威.太湖之光、天河二号等超级计算机，前阵子又在各种国际高性能计算会议上包揽第一第二，厉害了我的科学家们~目前中国在HPC行业的预算投入保持在了每年15%以上，增长十分快速。
HPC计算系统有很多类型，从高度专用的个人硬件超级计算机（单价至少在10万元以上），到神威.太湖之光、天河二号这种大型集群应有尽有，可以应用在AI、高精度视觉渲染、CAD设计、CAE仿真、科学计算等领域。
比如上图右边这台就是英伟达今年推出的个人超级计算机（PersonalHPC）DGX-Station，虽然他看上去很像一台普通的台式机箱，但是里面配备了4块TeslaV100显卡，售价接近45万人民币！这台HPC系统双精度计算峰值可以达到480TFlops，支持NVLink，功耗为1500W。
而AI，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）是一个非常大的范畴，目前普遍值得是通过软件编程的手段，使得机器具备一些人类智能的基本能力，包括感知智能、认知智能、运动智能等等。比如你利用现在很火的机器学习软件来打造一款AI应用，可以用这个软件来进行图像分类、视频处理、人脸识别之类的。
而这款AI应用，最终还是要跑在硬件上的。无论是跑在HPC系统上、还是跑在各种云上、又或者是跑在你的个人电脑里、手机上、平板上，都可以；他们的差别只是不同硬件能够提供的计算力不同。
所以说，比较超级计算机跟人工智能的运算速度这事儿逻辑不太对。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。