在探讨机器学习以及它对人工智能（AI）的重要性的前提下，我们首先需要明确一下“AI”这个概念。人工智能可以被定义为一门科学，它致力于创造能够执行通常需要人类智能的任务的计算机程序或设备。这意味着，AI系统能够模拟、扩展甚至超越人类在认知能力、感知能力、决策能力等方面。

人工智能这一领域内，存在多种技术和方法，其中之一便是机器学习。简单来说，机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习，并根据这些经验进行预测或决策的技术。

1. 什么是AI？

AI与人类智慧

人工智能并非指代一个具体物体，而是一个概念，它代表了我们试图将人类的一些特质，如理解语言、识别图像或玩国际象棋，这些都是以算法和软件实现的复杂过程。简而言之，通过编程和数据处理，我们希望制造出一种能独立完成任务或者辅助人们完成工作的工具。在这个意义上，无论是在医疗诊断还是自动驾驶汽车中，都有着强烈的人类需求驱动着这项技术发展。

AI与自然语言处理

还有一点也很值得注意，即虽然称呼为“人工”，但现代AI却依赖于大量真实世界中的数据来训练模型，这个过程又接近于模仿生物学上的进化过程。一旦模型准备好，他们就可以用于各种应用，从提供即时翻译到撰写新闻报道，每一次使用都让他们变得更加精准、高效。

2. 什么是机器学习？

定义及原理

说到底，“是什么”？简单来说，是一种用算法让电脑自己学会如何做事——比如识别图片中的对象或预测股票价格——而不需要显式地告诉它们每一步该怎么做。这种类型的心灵迁移方式常常被认为既激动又引发争议，因为它涉及到大规模收集个人信息，并且有可能导致隐私问题。而另一方面，有许多其他正规公司利用这种技术来改善客户体验，比如推荐产品给你购买，或基于你的搜索历史提供个性化广告。

类型及其应用

除了基本形式，还有很多不同的类型和子类型，如深度神经网络（DNNs）——专门针对解决视觉识别问题；支持向量机（SVMs），适用于分类问题；还有随机场理论（Bayesian networks）等等。但无论哪种形式，只要涉及到大量数据，就必然会产生巨大的社会经济影响。

3. 人工智能与实际生活联系紧密

医疗健康领域

例如，在医疗保健行业里，通过分析成千上万条病例记录的人工智能，可以帮助医生更快地诊断疾病，也可以开发出新药物。此外，一些创新应用包括使用虚拟现实来治疗恐惧症患者，以及设计出更有效率的人口普查流程，以减少错误并提高效率。

教育教学改进

同样，在教育领域里，学生评估测试结果已经由传统手动操作转变为自动化工具，使得教师能花更多时间去真正教书，而不是只是分配成绩。然而，由于缺乏透明度和可解释性，一些批评者担忧这些工具可能导致偏见的问题，比如如果算法偏爱某一群人的表现，那么就会进一步加剧教育不平等现象。

结语：

总结起来，“什么是ai？”以及“what is machine learning?”其实并不单纯只是关于定义的问题，更重要的是理解其背后的复杂结构及其潜在影响。尽管目前仍然存在诸多挑战，但若能恰当利用这些技术，则对于提升我们的生活质量无疑具有巨大的益处。如果我们继续追求研究并适当监管这项科技，那么未来的世界可能会充满令人惊叹的变化，为我们带来前所未有的便利，同时也许会改变我们的身份认同甚至整个社会结构本身。这就是为什么，将最终答案从“这是怎样的事情？”转变为“我应该如何参与其中？”成了如此关键的一步：因为只有这样，我们才能确保新时代下的科技不会只属于少数精英，而是全民共享的大宝库。在这样的背景下，不仅要不断更新知识，还要培养批判思维能力，以应对即将到来的挑战和机会，这才是真正面向未来的人类智慧行为所需具备的情怀态度！