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人工智能、机器学习、深度学习和生成式 AI — 清晰解释
理解 2026 年的人工智能——从机器学习到生成模型《人工智能、机器学习、深度学习和生成人工智能——清晰解释》一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学。机器学习和深度学习也经常被提及。
现在，生成式人工智能似乎主导了几乎所有技术对话。
对于人工智能领域之外的许多专业人士来说，这个词汇可能会令人困惑。这些术语经常互换使用，有时混合在一起，有时作为竞争技术出现。
如果您曾经问过自己：
- 人工智能到底是什么？机器学习和深度学习如何联系？生成式人工智能有何不同？
这篇文章适合你😉
这里的目标是清晰——不是通过近似来简化，而是用简单的语言进行准确的解释。本文的其余部分不需要任何技术背景。
清晰度核心思想：俄罗斯套娃
理解人工智能、机器学习、深度学习和生成式人工智能之间关系的一个有用方法是想象俄罗斯套娃。
俄罗斯套娃- 每个概念都包含下一个概念：没有任何东西可以替代之前的内容，每一层都建立在前一层的基础上。
让我们一一打开它们。
人工智能：外壳
人工智能 (AI) 是最广泛的定义。人工智能的核心是指设计用于执行通常需要人类智能的任务的系统。在实践中，人工智能包括能够：
人工智能 (AI)基于规则的人工智能：人类编写的智能
在人工智能的最初几十年，特别是在 20 世纪 70 年代和 80 年代，系统主要是基于规则的。我的意思是人类明确地写下了逻辑。计算机并不学习——它执行预定义的指令。
基于规则 如果卧室 ≥ 3 并且邻里 =“好”，那么价格 ≈ 500000