人工智能、机器学习与深度学习是构成现代计算机科学与人工智能领域的重要概念，它们之间存在着紧密的联系与递进关系。
人工智能（AI）是总括性术语，定义为计算机程序能像人类一样思考与行动。AI根据Russel和Norvig的论述，可以被细分为推理与问题解决、知识表示、规划与社交智能、感知、机器学习、机器人：运动与操纵以及自然语言处理等七类。
机器学习（ML）是AI的子集，其核心理念是让计算机通过学习数据，自动发现规律并进行预测或决策。ML进一步分为监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习使用带标签数据训练模型，无监督学习则使用无标签数据，通过寻找数据模式来学习，而半监督学习结合了监督与无监督学习的特性。
深度学习（DL）作为机器学习的一种高级形式，强调通过多层神经网络模拟人类大脑，实现端到端的学习。DL在处理大规模数据和复杂任务时，表现出了超越传统机器学习算法的性能。DL的最大特点是自动化特征提取，无需人工特征工程，通过深度网络结构从原始数据中自动学习有意义的特征。
机器学习的历史可以追溯至1943年McCulloch和Pitts提出的第一个神经网络模型，而1950年艾伦·M·图灵在论文中首次提出机器学习的概念。Arthur L.Samuel在1952年为IBM编写的一个跳棋程序则普及了“机器学习”这一术语。1965年Ivakhnenko和Lapa开发了第一个可用的深度学习网络，随后福岛邦彦在1980年开发了基于视觉皮层的卷积神经网络，推动了计算机在视觉识别领域的进展。
自1999年图形处理单元（GPU）推出以来，GPU因其并行计算能力在技术与研究领域得到了广泛应用。2007年NVIDIA发布的CUDA框架允许使用GPU进行通用计算，极大地加速了深度学习算法的执行。2012年Alex Krizhevsky创建的AlexNet卷积神经网络，通过使用修正线性单元显著提高了速度和准确率。2014年，NVIDIA的CUDA深度神经网络（CuDNN）库进一步加快了深度学习操作的执行。
在深度学习领域，生成性对抗网络（GAN）在2014年引入，通过两个相互竞争的神经网络来鉴别数据的真实性与生成性。2016年，微软在Cray超级计算机上使用深度学习软件进行大规模任务，其性能得到了显著提升。2017年NVIDIA发布的特斯拉V100 GPU，以其强大的张量核心加速了基于人工智能的操作。
随着深度学习技术的不断进步，数据库与数据处理能力的增强，人工智能与机器学习领域正处于快速发展阶段。未来，这一领域将继续探索创新方法，解决更复杂的问题，为人类带来更智能化的生活与工作环境。
