人工智能深度学习用的是什么原理？可以自己学习?

深度学习当然就是人工智能，它是对人类意识和思维的信息过程的模拟。人工智能不是人类智能，但它可以像人类一样思考，或者超越人类智能。人类的深度学习是人类思维的一种，所以机器深度学习是人工智能的一个自然方面，也是一个非常困难的方面。例如，人工智能用于语音识别，图像识别基本上是一个很好的成功，深度学习仍在发展中。

这三个概念是相对抽象的，现在我们用一种流行的方式来解释它们。这里有一个经典的例子来解释人工智能，机器学习，和深度学习的区别: 比较苹果和橙子。1.广义上的人工智能，人工智能描述了机器与周围世界互动的各种方式。通过一种先进的、类人的智能---- 软件和硬件的结合---- 人工智能机器或设备可以模拟人类的行为或执行类似人类的任务。图2。机器学习机器学习是强调“学习”而不是计算机程序的人工智能的一种方法或子集。机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出预测，而不需要人类在机器软件中写出特定的指令。在把奶油泡芙误认为橙子之后，随着时间的推移，系统的模式识别能力会提高，因为它会从错误中吸取教训，并像人类一样自我纠正。通过机器学习，系统可以从自己的错误中学习，以提高其模式识别能力。图3。深度学习是机器学习的一个子集，它将计算机智能推向极致。它使用大量的数据和计算能力来模拟深层神经网络。本质上，这些网络模拟了人类大脑的连接性，对数据集进行分类，并找出它们之间的相互关系。如果有新的学习(不需要人为干预) ，机器可以将其洞察力应用于其他数据集。机器处理的数据越多，它的预测就越准确。例如，深度学习设备可以检查水果的颜色、形状、大小、成熟时间和位置等大型数据，以确定一个苹果是青苹果还是橙子是血橙。