人工智能与机器学习的区别是什么
在探讨人工智能（AI）和机器学习（ML）的区别之前，我们首先需要明确什么是AI智能。人工智能指的是由计算机系统执行通常需要人类智能的任务，例如视觉识别、自然语言处理、决策制定等。这一定义包含了各种不同类型的人工智能技术，其中包括但不限于机器学习。
什么是AI智能
AI是一种模仿人类认知过程的能力，它使得计算机能够通过数据分析和模式识别来做出预测或决策。这种模仿并不意味着这些计算机会获得真正的意识或自我意识，而仅仅是在特定的领域内展现出类似人类行为的能力。在这个意义上，AI可以被看作一种“伪智慧”，它依赖于复杂算法和大量数据来模拟人类思考过程。
人工智能与机器学习
尽管人工intelligence 和 machine learning 在某些方面相互关联，但它们并不是同一个概念。他们之间存在重要差异，这些差异决定了两者在实现目标上的应用方法和范围。
1. 定义对比
Machine Learning：这是一个人工 intelligence 的子集，它专注于开发能够从经验中学习新知识而无需显式编程的手段。当我们谈论使用统计模型、神经网络或深度学习算法时，我们正谈论的是一种基于输入数据进行训练，以便为未来的输入提供更准确预测的一种方法。
Artificial Intelligence：这是一个更广泛的术语，涵盖了一系列旨在创造具有超越简单规则引擎功能的人类水平认知能力的一般技术。这包括但不限于图像识别、自然语言处理、推荐系统以及其他涉及复杂决策过程的情景。
2. 应用场景
虽然所有 ML 系统都可以被视为 AI 系统，但并非所有 AI 都必须依赖 ML。如果一个程序员手动编写了逻辑规则来解决问题，那么该程序就是一个基于规则的人工智慧系统，而不是基于 Machine Learning 的系统。此外，还有一些情况下，可能会使用传统符号推理技术或者专家系统，即使它们也属于 AI 范畴。
3. 自动化程度
ML 通常涉及较高程度自动化，因为它依靠数据驱动模型训练以找到最佳匹配。但是，有时候，即使是在 ML 中，也可能仍然有所谓的人为干预，比如选择合适的模型架构或者调整参数。而 AI 可能更加强调对环境反应灵活性，并且减少对用户直接干预的情况，这一点体现在其希望最大化地接近人的表现力上。
结论
总结来说，虽然人工 intelligence 和 machine learning 有许多共同点，他们之所以不同，是因为后者代表了一种特定的实现方式，用以达成前者的目标。任何试图将这两个词用作互换性的交流都忽略了它们各自所代表的问题域及其独有的挑战。在理解这些关键概念时，对我们了解未来如何发展新的工具和应用至关重要。