如果說信息技術是第三次工業革命的核心，那麼人工智能所代表的智能則是下一次工業革命的核心力量。
2016年，谷歌阿爾法圍棋以4:1戰勝圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石，不僅讓深度學習為人們所知，而且掀起了人工智能的"大眾熱"。此後，人工智能越來越熱，從機器人開發、語音識別、圖像識別、自然語言處理到專家系統等不斷推陳出新。
同時，人工智能技術越來越多地融入到我們的生活中，出現了智能音箱、智能助理、智能機器人等。
根據應用領域的不同，人工智能研究的技術也不盡相同，目前以機器學習、計算機視覺等成為熱門的AI技術方向。但是，平常接觸中，很多人分不清人工智能、機器學習、深度學習和強化學習的關係。
簡單說，人工智能範圍最大，涵蓋機器學習、深度學習和強化學習。如果把人工智能比喻成孩子大腦，那麼機器學習是讓孩子去掌握認知能力的過程，而深度學習是這種過程中很有效率的一種教學體系。
有人表示，人工智能是目的，是結果；深度學習、機器學習是方法，是工具。
百度百科如此闡釋人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。人工智能是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學。
而機器學習是人工智能的一種途徑或子集，它強調學習而不是計算機程序。一臺機器使用複雜的算法來分析大量的數據，識別數據中的模式，並做出一個預測——不需要人在機器的軟件中編寫特定的指令。
機器學習之父Tom Mitchel如此定義機器學習：
每個機器學習都可以被精準地定義為：1.任務；2.訓練過程；3.模型表現P。而學習過程則可以被拆解為"為了實現任務T"，我們通過訓練E，逐步提高表現P的一個過程。
舉個例子，讓一個模型認識一張圖片是貓還是狗（任務T）。為了提高模型的準確度（模型表現P），我們不斷給模型提供圖片讓其學習貓與狗的區別（訓練過程E）。在這個學習過程中，我們所得到的最終模型就是機器學習的產物，而訓練過程就是學習過程。
而深度學習則是一種實現機器學習的技術，它適合處理大數據。深度學習使得機器學習能夠實現眾多應用，並拓展了人工智能的領域範疇。
從安防監控、自動駕駛、語音識別到生命科學等等，深度學習以"摧枯拉朽之勢"席捲行業。
以語音識別為例，通過機器學習，語音識別能隨著時間向用戶學習，最後能達到95%的準確性。但是訓練過程是密集的。
而神經網絡處理數十億個口語音頻，將語音識別提高到接近100%的準確度，同時還能縮短訓練時間。此外，語音識別還通過關鍵詞和主題對原始音頻進行分類，並識別發言者，這對音頻監控具有廣泛而深遠的影響。
除了深度學習，機器學習中還有非常重要的強化學習。
過去十年，強化學習的大部分應用都在電子遊戲方面。未來，在直升機特技飛行、經典遊戲、投資管理、發電站控制、讓機器人模仿人類行走等領域有著廣泛的應用。