引言
人工智能（AI）作为当今科技领域最具革命性的概念之一，已渗透到我们的日常生活中，无处不在。它的出现让我们得以享受到前所未有的便捷和效率，但对于很多人来说，“AI”这个词汇背后的含义仍然是一个谜。今天，我们将一起探索“什么是AI”，以及它如何通过机器学习与深度学习两个关键技术点实现其智能化。
定义与发展历程
首先，让我们来明确一下什么是人工智能。简单来说，人工智能指的是那些能够执行通常需要人类智慧的任务的计算机程序或系统。这一定义可以追溯至1956年由约翰·麦卡锡等科学家提出的人工智能研究计划。当时，他们预见未来会有可能开发出能模仿人类认知能力的机器，这一愿景在接下来的几十年里逐渐成形。
随着时间的推移，人工智能技术不断进步，从最初单纯的规则式逻辑系统发展到现在能够进行复杂决策和分析的大数据处理。在这一过程中，两大支柱性技术——机器学习和深度学习，在塑造现代AI领域发挥了不可或缺作用。
基本原理及其应用
1. 机器学习
定义
为了理解何为AI，我们首先要了解其中的一个重要组成部分，即机器学习。这是一种使计算机会自动从数据中吸取知识并做出预测或决策的手段。简而言之，它就是教给电脑如何自己学东西，不再完全依赖于编写固定的算法指导其行为。
应用
通过统计模式、分类、聚类等方法，将大量数据输入模型后，使得模型能够识别特征，并基于这些特征对新信息进行预测和判断。此外，由于其可扩展性强，可以应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等众多场景，如Google图片搜索中的内容标签提取，或社交媒体上的个性化广告推荐功能，都离不开这种类型的算法支持。
2. 深度学习
定义与区别
尽管以上提到的都是关于让计算设备更聪明的一种方式，但是它们之间还是存在差异。一旦达到一定规模的问题解决时，就需要考虑使用更高级的方法——深度神经网络。这是一种特殊形式的人工神经网络，其结构灵感来源于生物体内大脑工作方式。在这方面，它比传统意义上讲的小范围规则匹配更加有效地捕捉并利用数据中的复杂模式，以此提高准确性及效率水平。
区别：
层次结构：相较于传统ML，更重视构建多层次关系网以发现隐藏在数据中的高阶联系。
自我优化能力：DL允许模型根据训练集自身动态调整参数，从而适应不同的输入条件。
性能提升：因为DL算法能捕捉更多样化且细微变化，它们通常表现出更好的泛化能力（即在测试集上的表现）。
应用实例：
由于其强大的自适应能力，以及对复杂问题求解速度快，对各种难题都具有很高的一般性，比如自动驾驶车辆面临丰富环境下的目标检测；自然语言处理任务如语音识别或者情感分析；甚至用于游戏玩家行为预测；还有图像生成等各个行业都可以看到DL带来的革新效果，而这些都仅仅是在过去几年间快速崛起的情况下展示出的潜力象征。
结论
总结起来，“what is AI?”答案涉及到了多个维度。但无论是机械式规则遵循还是通过创建模拟人类思维过程的手段，那些被称作"人工智慧"的事物本质上都是为了赋予计算设备一种似乎人的理解力，使他们能够根据现实世界提供反馈做出正确响应。本文也揭示了从基础概念到实际应用过程中，这门科学正在一步步走向改变我们生活节奏的一刻。
