1.1 什么是人工智能、机器学习与深度学习
在本节中，我们将厘清 AI 领域最基础也是最重要的三个概念层级。
核心定义
- 人工智能 (Artificial Intelligence)：最外层的概念。指的是让机器展现出人类智能的科学，包括但不限于基于规则的系统（符号 AI）和现代的学习型系统。
- 机器学习 (Machine Learning)：人工智能的一个子集。它通过算法从大量数据中发现模式并进行预测，而不需要显式的指令编程。
- 深度学习 (Deep Learning)：机器学习中目前最强大、最流行的一个子分支。它利用多层人工神经网络，模仿人脑处理信息的方式来识别模式。
关键区别
| 维度 | 机器学习 | 深度学习 |
|---|---|---|
| 数据需求 | 中等规模数据即可 | 需要海量大数据 |
| 硬件依赖 | 普通 CPU 或中端 GPU | 强依赖高性能 GPU/TPU 集群 |
| 特征提取 | 需要人工手动设计特征 | 能够自动从数据中学习特征（特征自提取） |
通过这种层层递进的关系，我们可以看到现代大语言模型（如 GPT）正是深度学习技术在海量文本数据上的极致体现。