AIの定義は人によって解釈が異なっており、世界共通の定義がありません。
しかし、おおよそ「AIは人間の脳が持つ知的能力を、機械（コンピュータ）を使って実現したもの」という認識がされています。
そして、AIを作るための手段については、特に定義されていません。
第一次AIブームの時は、数多くの条件判断を組み合わせる方法で実現していました。
機械学習（マシンラーニング）は、AIを作成するための１つの手段になります。
数学や統計学を使ってコンピュータ上に人間が持つ学習機能を再現したものを機械学習と呼んできます。
多種多様のデータをコンピュータに投入し、数学や統計学を使って、データの中に含まれている法則やルールを見つけ出す、つまり学習します。
そして、その学習結果を基に、分類、推測、判断など人間の知的能力の代わりを行わせます。
機械学習には様々な数千種類のアルゴリズムが考え出されています。
そのアルゴリズムの１つに、ニューラルネットワークがあります。
ニューラルネットワークは、人間の神経細胞が学習する仕組みを、数学で模倣したアルゴリズムです。
人間の脳の神経細胞は、いくつもの層で構成されており、ニューラルネットワークも複数の層を持たせた形でプログラムを記述します。
そして、この層が４層以上のものを、ディープラーニング（深層学習）と呼んでいます。
一般的な分類や予測（株価など）では、他のアルゴリズムに比べて高い精度を出すケースが多いのですが、人の顔を認識したり、動物の写真を分類したり、囲碁の次の手を考えたりなど、高度な知能を実現する場合は、ディープラーニングの方が良い成績を出してくれます。
