人工神经网络 Artificial neural networks来模拟人类智能解释数据分类数据，德州仪器TI深度学习（DL，Deep Learning）

“计算机科学之父”、“人工智能之父”艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）在 1950 所写的一篇可以称得上是“人工智能开山之作”的文章《计算机器与智能》中提出了图灵测试。在这个测试中他提出了一个概念性的问题“机器能思考吗？” 从而引申出了机器学习的概念。“机器学习之父”、计算机游戏的先驱阿瑟·萨缪尔 Arthur Samuel 则被认为创造了“机器学习”这一术语，他一直致力于利用西洋跳棋博弈进行机器学习的研究。1952年萨缪尔在 IBM 701 计算机上开发出了自主学习型的跳棋程序。之后的1956年2月24日，萨缪尔的下棋程序和人类的西洋跳棋冠军进行公开对抗，比赛通过电视进行了实况转播，人类棋手最终输给了电脑。德州仪器TI“机器学习”这一概念得到了初步的确立与普及。虽然这在今天的人工智能水平来看简直是小儿科的事情，但在人工智能领域这件事被认为具有里程碑式的意义。萨缪尔说：“我们做了很多努力，并最终都验证了这样一个事实，计算机可以被编程来学会怎样玩跳棋游戏，并比编写程序的人玩得更好”。这带来的意义是，机器学习可以产生超越人类智力的能力。可想而知，这样的超越也可以发生在人类社会的其他领域！深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习领域中一个新的研究方向。它是基于人工神经网络 Artificial neural networks （ANNs）来模拟人类智能、解释数据、分类数据、发现潜在规律等的能力。德州仪器TI利用神经网络来进行运算是深度学习的核心也是它脱胎于机器学习的核心。同样是学习，深度学习则可以学习到事物背后的抽象规律，从而可以处理更形而上的问题，比如NLP自然语言处理、CV计算机图像领域、自动驾驶、医学影像分析等领域。