如何开始人工智能之旅：技术路径不只一条，你的选择也不只一个

技术路径不只一条

在 AlphaGo成功挑战围棋世界冠军后，“深度学习”家喻户晓，已成为人工智能（AI）的代名词。

深度学习带动了人工智能的再次复兴，这次复兴的最大亮点，就是 AI开始在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域落地，真正释放出了商业上的价值。

各个行业的企业决策者也都有机会着眼自身战略，利用落地的 AI技术和应用聚焦业务流程优化、效率提升以及对全新机遇的发掘。

AI将推动全行业的转型升级

虽然 AI正因其创造的商业潜力而备受睹目，但严格来说，它的发展仍然处于早期阶段，就像婴幼儿需要依次及综合使用口、手和眼等感官来感知这个世界，刺激大脑发育一样，AI用来感知信息、实现智能进化的路径，也是多种多样的。

目前火爆的深度学习，以及一般的机器学习和基于规则的学习，都是目前 AI领域的主流技术路径。

人工智能、机器学习及深度学习的关系示意图

这些技术路径之间的关系，与其说是彼此竞争或替代，更不如说是互补的——基于它们不同特性和适用场景来实现互补。

现阶段主流 AI技术

路径的优势、适用场景和局限性总结

可见，在 AI之旅的起点上，企业面对的技术路径不只一条，选择也不限于一个。无论是传统推理、机器学习、深度学习，亦或是它们的融合，都是可选项。