說到人工智能(AI)的定義，映入腦海的關鍵詞可能是“未來”，“科幻小說”，雖然這些因素看似離我們很遙遠，但它卻是我們日常生活的一部分。語音助手的普及、無人駕駛的成功，人工智能、機器學習、深度學習已經深入我們生活的各個場景。例如京東會根據你的瀏覽行爲和用戶的相似性，利用算法爲你推薦你需要的產品；又比如美顏相機，會基於你面部特徵的分析，通過算法精細你的美顏效果。還有衆所周知的谷歌DeepMind，當AlphaGo打敗了韓國職業圍棋高手Lee Se-dol時，媒體描述這場人機對戰的時候，提到了人工智能AI、機器學習、深度學習等術語。沒錯，這三項技術都爲AlphaGo的勝利立下了汗馬功勞，然而它們並不是一回事。
人工智能和機器學習的同時出現，機器學習和深度學習的交替使用…使大部分讀者霧裏看花，這些概念究竟有何區別，我們可以通過下面一個關係圖來進行區分。
圖一：人工智能、機器學習、深度學習的關係
人工智能包括了機器學習和深度學習，機器學習包括了深度學習。人工智能是機器學習的父類，機器學習則是深度學習的父類。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智能的實質，並生產出一種新的與人類智能相似的方式作出反應的智能機器，它不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能實際應用：機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。人工智能目前也分爲：強人工智能(BOTTOM-UPAI)和弱人工智能(TOP-DOWNAI)。
機器學習（Machine Learning，ML）是人工智能的核心，屬於人工智能的一個分支。機器學習是指從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的算法，所以機器學習的核心是數據、算法（模型）、算力（計算機運算能力）。
機器學習應用領域：數據挖掘、數據分類、計算機視覺、自然語言處理(NLP)、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人運用等。
深度學習（Deep Learning，DL）：是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據。
數據挖掘（Data Mining，DM），顧名思義是指利用機器學習技術從海量數據中“挖掘”隱藏信息，主要應用於圖像、聲音、文本。在商業環境中，企業希望讓存放在數據庫中的數據能“說話”，支持決策。所以數據挖掘更偏向於應用。
圖二：數據挖掘與機器學習的關係
機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於數據挖掘，二者相輔相成。數據挖掘是機器學習和數據庫的交叉，主要利用機器學習提供的技術來分析海量數據，利用數據庫界提供的技術來管理海量數據。
不管是人工智能、機器學習、深度學習還是數據挖掘，目前都在解決共同目標時發揮了自己的優勢，併爲社會生產和人類生活提供便利，幫助我們探索過去、展示現狀、預測未來。