什么是深度学习为什么它与传统AI不同
深度学习是人工智能（AI）的一个分支，它与传统的人工智能技术有着本质的区别。要理解这一点，我们首先需要了解人工智能的特点，以及它在计算机科学领域中的发展历程。
人工智能的特点
人工智能是指由计算机系统执行通常需要人类智能行为的任务，包括学习、解决问题、决策和自然语言处理等。这一概念最早于1956年被提出，并自此开始了一个长期而复杂的研究旅程。在这个过程中，人们不断探索新的算法和方法，以提高AI系统对环境变化和新信息适应能力。
学习与适应
人工智能系统的一大特点就是它们能够通过数据输入进行学习。这些数据可以来自各种来源，如图像、语音或文本文件。一旦收集到足够数量的样本，这些AI模型就能够识别模式并做出预测或决策。当它们遇到未曾见过的情况时，它们能根据过去经验进行调整，从而逐渐改善其性能。
自主性与决策能力
另一个关键特征是自主性，即AI系统能够独立于人类干预下工作，同时做出基于其编程和训练目标的决定。这种自主性不仅限于简单任务，如自动化生产线上的物料搬运，而是在复杂情境中作出战略决策，比如金融分析或医疗诊断。
机器学习：深度学习之父
虽然“机器学习”这个术语可能会让你联想到更广泛的人工智能范畴，但它实际上是一个非常具体的地带，它涉及使用统计推断来使计算机从数据中学以提升性能。深度学习是一种特殊类型的心理学，即利用具有多层神经元网络结构来模拟大脑功能的手段，这使得它在图像识别、自然语言处理以及其他高级认知任务上表现卓越。
深度学习与传统AI：区别是什么？
尽管两者都属于人工智能家族，但深度学习对传统AI有几个显著差异，使得它们在应用范围和效率方面各具特色：
复杂程度：
传统的人工智慧依赖较为简单且明确规则驱动程序。
深度神经网络，由相互连接的大量节点组成，每个节点代表一个单独的小功能模块，这些小功能模块共同构成了更大的功能，如图像分类或者翻译句子等复杂任务。
参数数量：
在传统模型中，一般只有几十个手动设置好的参数。
深层模型拥有数百万甚至数十亿个可调节参数，通过大量训练样本进行优化，以发现最佳配置以完成指定任务。
难易程度：
由于其相对简单直观设计，许多开发人员容易掌握并实现基本的人类知识表示形式。
相比之下，对于深层神经网络来说，其内部如何工作往往对于初学者来说很难理解，而且这也意味着他们可能需要更多专业知识才能成功地训练这样一种模型并将其部署到现实世界中的应用中去。
可解释性：
这里存在一些挑战，因为我们还没有完全理解为什么某些高级抽象表达方式有效，以及它们如何引导低级视觉感受转变为抽象意义。
总结一下，我们可以看到，虽然两种技术都被用于创建更加聪明、高效的人类辅助工具，但它们之间存在一些关键差异。这使得选择哪种方法取决于具体项目需求以及开发团队所拥有的资源和技能。此外，将来随着我们对这两个领域内技术进步日益加速，我们可以期待创造出的未来产品将变得越发令人印象深刻。