人工智能发展背景：从机器学习到深度学习的跨越
随着科技的不断发展，人工智能也在不断进步。现如今，人工智能技术已经开始走入人们的生活之中，成为了大家不得不关注的话题。那么，人工智能是如何从机器学习发展到深度学习的呢？
什么是机器学习？
在20世纪80年代，机器学习开始引起科学家的重视。它是一种基于数据的算法，通过大量的数据训练模型，从而实现对未知数据的预测和分类。机器学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中。
为什么需要深度学习？
虽然机器学习在很多领域中已经取得了很大的成功，但是它还存在着许多问题。例如，在大规模数据处理、非线性模型建立、关联性复杂的任务中，机器学习显得有些力不从心。因此，科学家们开始着手研究一种可以解决这些问题的算法，即深度学习。
深度学习与机器学习的区别是什么？
深度学习是机器学习的一种，它模仿人类大脑进行信息处理，通过神经网络的层次来学习更加复杂、抽象的特征。相对于机器学习，深度学习可以处理更大量级的数据，能够处理更加复杂和抽象的问题，并且对数据的表现力更加强大。
深度学习带来了哪些突破？
深度学习对于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的突破，有目共睹。例如，2012年以来，深度学习开始在图像识别方面表现出色。同年，一种使用卷积神经网络模型的图像识别算法，在ImageNet比赛中实现了错误率的雷人降低，从此掀起了深度学习的浪潮。
随着人工智能技术的不断发展，深度学习的应用范围也越来越广泛，未来有望在更多的领域中得到应用。
