先看壹下三者的關系：
對於人工智能，我們可以從廣義和狹義兩個層面來理解。廣義層面來講，AI應該具備人類智力的所有特征，包括上述的能力。狹義層面的人工智能則只具備部分人類智力某些方面的能力，並且能在這些領域內做的非常出眾，但可能缺乏其他領域的能力。比如說，壹個人工智能機器可能擁有強大的圖像識別功能，但除此之外並無他用，這就是狹義層面AI的例子。
從核心上來說，機器學習是實現人工智能的壹種途徑。
實際上，機器學習是壹種“訓練”算法的方式，目的是使機器能夠向算法傳送大量的數據，並允許算法進行自我調整和改進，而不是利用具有特定指令的編碼軟件例程來完成指定的任務。
舉個例子，機器學習已經被用於計算機視覺（機器具備識別圖像或視頻中的對象的能力）方面，並已經有了顯著的進步。妳可以收集數十萬甚至數百萬張圖片，然後讓人標記它們。例如，讓人標記出其中含有貓的圖片。對於算法，它也能夠嘗試建立壹個模型，可以像人壹樣準確地標記出含有貓的圖片。壹旦精度水平足夠高，機器就相當於“掌握”了貓的樣子。
深度學習是機器學習的眾多方法之壹。其他方法包括決策樹學習、歸納邏輯編程、聚類、強化學習和貝葉斯網絡等。
深度學習的靈感來自大腦的結構和功能，即許多神經元的互連。人工神經網絡（ANN）是模擬大腦生物結構的算法。
在ANN中，存在具有離散層和與其他“神經元”連接的“神經元”。每個圖層挑選出壹個要學習的特征，如圖像識別中的曲線/邊緣。 正是這種分層賦予了“深度學習”這樣的名字，深度就是通過使用多層創建的，而不是單層。
人工智能和物聯網密不可分
我認為人工智能和物聯網之間的關系類似於人類的大腦和身體之間的關系。
我們的身體收集感官輸入，如視覺、聲音和觸摸。我們的大腦接收、處理這些數據並尋求它們的意義，比如：把光變成可識別的對象、把聲音變成可以理解的語言。然後大腦會做出決定、向身體發送信號，命令身體執行壹些運動，例如撿起物品或對他人說話。
構成物聯網的所有傳感器都像我們的身體，它們提供了來自世界各處的原始數據。人工智能就像我們的大腦，需要能夠了解這些數據並決定要執行的操作。同時，物聯網的連接設備又像是我們的身體，能夠進行物理動作或與他人進行交流，以釋放彼此的潛力。