在探讨人工智能与机器学习、深度学习之间的联系之前，我们首先需要明确什么是人工智能。简单来说，人工智能（Artificial Intelligence, AI）指的是那些能够模仿人类认知功能，如感知、推理、决策等能力的计算机系统或程序。这一定义涵盖了广泛的人工智能领域，从最基本的规则引擎到复杂的人类水平认知。

然而，这种广泛性的定义并不能直接反映出AI技术本身所蕴含的核心内容。在这个层面上，人们常常将AI分为弱人工智能和强人工intelligence两大类别。弱AI主要通过预设规则来处理信息，而强AI则指一种能够自主思考和理解环境，甚至达到智慧水平的系统。

接下来，让我们进一步探讨这两者与机器学习以及深度学习之间的关系：

1. 人工智能与机器学习

1.1 什么是机器学习？

在了解了AI之后，我们自然要关注它实现过程中的关键技术——即机器学习。简而言之，机器学习是一种统计方法，它允许计算设备从数据中“学”知识，并据此做出决策或预测，而无需显式编程。这意味着当大量数据被提供给算法时，它会根据这些输入自动调整自己的行为以优化性能。

1.2 如何进行训练

为了使算法学会识别模式并作出正确决定，我们必须用大量标记过或者未标记过数据对其进行训练。在监督式训练中，一组已标记好的示例用于指导模型，使其能从新观察到的特征中提取有用的信息。在无监督或半监督方式下，则不依赖于标签数据，因此需要更多关于结构和分布上的假设性前提来帮助模型发现潜在模式。

1.3 模型评估及改进

随着时间推移，随着新的数据流入，对现有模型性能可能产生影响。一旦收集到足够数量且质量良好的新样本，可以通过重新训练模型来更新它，以提高准确率。此外，当遇到挑战时，比如非线性问题或特征空间高度变换的问题，那么更高级别的手段，如使用神经网络（尤其是卷积神经网络）或者采用其他增强类型如Boosting/Bagging就变得必要了。

2. 人工智能与深度学习

2.1 深度-learning是什么？

深度learning（DL）是一种特殊类型的人脑模拟方法，其中包含多个相互连接但彼此独立运作的小型处理单元，即隐藏层，每一个都负责捕捉不同抽象级别上的特征。这种设计让DL成为解决复杂任务，如图像识别、语音识别等方面的一个有效工具，因为它们可以逐步建构高级表示，并且能够自动适应不同尺寸和形状的事物。

2.2 与传统ML比较优势

相比于传统ML方法，DL通常表现得更好，因为它们能够找到更复杂的问题解决方案。当输入太多且无法一次性分析时，由于具有多个隐层可以逐渐抽象特征集合，从而使得输出更加精细化。此外，与ML不同的是，在许多情况下，不需要手动选择哪些属性重要，以及如何转换它们成可用于分类任务的一致格式，这是一个非常宝贵的地方！

2.3 DL应用场景扩展

尽管目前DL还不是万能药，但它已经证明自己对于诸如图像识别、自然语言处理(NLP)等领域至关重要。而且随着硬件资源不断增长以及软件架构优化，它们正越来越普遍地应用于所有范围内，从简单事务管理到极端科学研究项目乃至军事目的！例如，用DL建立起自主导航车辆；使用NLP进行情感分析；甚至利用遗传算法解释生物体演化过程—这都是现代科技令人印象深刻的一部分展示!

综上所述，虽然基于当前知识界界限之内，将"人工intelligence"看待为一个庞大的概念体系，其背后支持各项技术发展尤其包括machine learning & deep learning。但若我们想要真正洞察其中奥秘，更应该从根本上把握这一系列概念如何交织，以便形成某种程度上的整体认识。毕竟，只有这样，我们才能充分利用这些工具去改变我们的世界！