這幾天研究下來，發現有三個詞彙很讓人搞不懂，也就是人工智慧(Artifical Intelligence)、機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)，後來研究了機器學習的歷史，才明白到這三個詞是怎麼變化的。
　　最初，由科學家提出人工智慧(Artifical Intelligence)，想電腦可不可以取代人類的大腦，畢竟人在記憶上是有極限的，可是電腦能隨時讀取它所保存的資料，且能進行大量的運算，但是礙於當時硬體效能仍然還是不好，就沒發展下去了。
　　接著，原本電腦是由人類提供一套邏輯進行運算，在科學家的不斷嘗試下，發現若直接給予大量資料，讓電腦自行學習的話，效果會不錯，因此這部分就稱為機器學習(Machine Learning)，也就是不再依靠人類提供的邏輯，而是機器藉由大量數據而學習出來的，但因為類神經網路無法解決梯度消失等問題，因此這方法就很少人再使用，改為其他比較沒有問題的方式來製作。
　　又再過了幾年，對於類神經網路重新研究，有了新的限制，比如同層之間不會有任何訊號傳遞，以減少資料處理上的問題，這新的研究為了讓大家知道，且不要讓大家有以往對於此方法的壞印象，因此就改名叫深度學習(Deep Learning)，也就是目前普遍人工智慧上會用到的方法。
　　由此可知，從人工智慧中，有一部份發展出機器學習，這部分就是讓機器自行學習，而非人提供邏輯給機器，再來機器學習之後，有一部分發展出深度學習，主要都是從類神經網路的架構延伸出的方法。