據中培小編了解到，不久前，來自重慶的中科云從科技在語音識別技術上取得重大突破，在全球最大的開源語音識別數據集Librispeech上刷新了世界紀錄，錯詞率降到了2.97%，超過阿里、百度、約翰霍普金斯大學等企業及高校原先的紀錄。

人工智能發展如此迅猛，其隱藏在人工智能下的機器學習與深度學習又有什么差異呢？

機器學習是人工智能的一個子集，是實現人工智能的一種途徑，但并不是唯一的途徑。它是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及統計學、概率論、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。它也是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能的學科。其應用十分廣泛，如垃圾郵件檢測、信用卡欺詐檢測、數字識別、語音識別、人臉識別、醫學分析、股票交易、產品推薦等實例。

深度學習是機器學習的子集，靈感來自人腦，由人工神經網絡（ANN）組成，它模仿人腦中存在的相似結構。在深度學習中，學習是通過相互關聯的“神經元”的一個深層的、多層的“網絡”來進行的。“深度”一詞通常指的是神經網絡中隱藏層的數量。深度學習的概念并不新穎，它已經存在好幾年了。但伴隨著現有的所有的炒作，深度的學習越來越受到重視。因為海量的訓練數據、性能強勁的計算架構，以及學術研究上的相關進展這三大因素，深度學習系統在圖像分類、面部識別等任務上，不僅表現開始優于各類經典方法，而且超過人類的水平。這一切，為那些用深度學習來解決實際問題的顛覆性新業務創造了無限可能。

機器學習，重在用概率論統計學微分等數學基礎的科學研究分析來檢測與預測。比如奧巴馬競選時，請了一幫機器學習的科學家來幫助他成功競選，還有微軟識圖識花，以及AI拍照等等都是使用這個技術。

深度學習基于神經網絡，重在模擬人類的行為，并學會像人一樣學習，自主學習，變得聰明。而深度學習的思想，來源于人腦的啟發，但絕不是人腦的模擬。比如說，一個三四歲的小孩看過一輛自行車之后，再見到哪怕外觀完全不同的自行車，小孩也十有八九能做出那是一輛自行車的判斷，也就是說，人類的學習過程往往不需要大規模的訓練數據，而現在的深度學習方法顯然不是對人腦的模擬。

不管機器學習和深度學習有何差異，它們都將對人類的發展產生巨大的助益，畢竟人工智能前進的步伐無人可擋。“展望未來，下一個大趨勢將是”設備“的概念逐漸消失，”谷歌首席執行官Sundar Pichai表示，“隨著時間的推移，計算機本身，無論它是何形，都將會成為一位智能助手，幫助你度過每一天。我們將從移動優先轉移到到人工智能優先的世界。”

所以，我們堅信，在不久的將來，人工智能一定會徹底走入我們的生活，有興趣入行未來前沿產業的朋友，可以關注中培偉業官網，及時獲取人工智能、大數據、企業架構和網絡安全等的入門知識、資訊信息和課程培訓，讓我們一起攜手，引領人工智能的未來！