随着人工智能技术的不断发展，它已经渗透到我们生活的方方面面。从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车，再到医学诊断和金融分析等领域，人工智能已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。

简单来说：人工智能是一种计算机科学技术，通过模拟人类智能的某些方面来实现智能化的系统和应用。这些系统可以使用各种技术，如机器学习、自然语言处理、图像识别和决策树等，以执行任务并进行自我学习和改进。

发展历程

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展历程可以追溯到上世纪50年代。

1. 早期探索阶段（1943-1956年） 神经网络理论和计算模型方面的研究首先在这个时期开始。人工智能的奠基性工作之一是麦卡锡和其同事提出的“逻辑学家会议”（Dartmouth Conference），该会议于1956年夏天在美国新罕布什尔州达特茅斯学院召开，对人工智能领域的研究进行了全面的评估和规划。
2. 知识表述阶段（1956-1974年） 该阶段以符号推理为中心，主要研究如何建立人类专家所具有的知识库，并将这些知识用于解决问题。代表性的成果包括SLIP、GPS等程序，它们尝试将人类专家的知识转化为程序语言来解决问题。
3. 知识获取阶段（1974-1980年） 该阶段主要关注如何使计算机自动地从原始数据中提取出知识或规律，以便进一步应用于问题求解。该阶段涌现出的技术包括归纳学习、机器学习等。
4. 知识使用阶段（1980-现在） 该阶段主要关注如何将已有的知识应用于实际问题中，涌现出了诸如专家系统、神经网络、进化计算、模糊逻辑、深度学习等多种技术，并广泛应用于工业、金融、医疗等各个领域。

发展历程如果划分时间节点，如下所示：

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个更广泛的概念，指涉及到模拟人类智能的所有技术，包括机器学习和深度学习。

机器学习（Machine Learning）是一种实现人工智能的技术手段，它使用统计学习方法来使计算机从数据中自动学习和改进。这个过程不需要明确地编写程序来执行特定任务，而是通过训练模型来发现模式和规律，从而使模型具备预测能力。

深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的技术，它通过多层神经网络来学习表征数据的高级抽象特征。与传统机器学习方法相比，深度学习可以直接处理复杂的输入数据，并且在许多任务中都取得了非常好的表现，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

因此，可以说深度学习是机器学习的一种变体，两者都属于实现人工智能的技术手段。但是由于深度学习具有更强大的表征学习能力，因此在许多领域中已经成为主流技术。