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人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个多学科领域，其目标是创造能够执行通常需要人类智能的任务的计算机程序或机器，如感知、推理、决策和自然语言处理。AI可以被视为一种模拟人类思维过程的手段。
机器学习概述
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个分支，它专注于开发算法来分析数据，并根据这些数据进行预测或决策，而无需显式编程。这意味着计算机系统可以从经验中学习，而不仅仅依赖于它们被设计时提供给它们的规则。
人工智能与机器学习之间的关系
虽然AI涵盖了广泛的人类智力功能，但ML只是一种实现某些AI功能的手段。在一个更宽广的人工智能视野内，ML可能只是实现特定任务的一种方法，比如图像识别或语音转写。
区别一：目的性质
AI是一个更广泛而且更加宏观的话题，它涵盖了所有类型的人类活动，如自动化控制系统、高级规划和问题解决等。
ML，则是在这个范围内的一个子集，专注于如何让计算设备自己改进其性能，从而提高对输入数据模式识别能力。
区别二：应用场景
在某些情况下，人工智能可能涉及到高级逻辑推理或者自然语言理解等，这些往往需要深入研究并投入大量资源。
由于其强大的适应性特点，使得ML变得特别适合用于那些具有大量可用训练数据但难以明确定义规则的情况，比如图像分类或者推荐系统。
区别三：技术层面
AI覆盖了从简单的规则基础到复杂认知模型之间几乎所有内容。而ML主要关注的是创建能从经验中学会做出正确选择或预测行为的算法。
结论：
总结来说，虽然两者都是现代科技领域中的重要概念，但它们代表了不同层次和不同方式去理解如何让电脑成为我们日常生活中不可或缺的一部分。人工 intelligence 是一个更为宽泛且抽象的话题，而 machine learning 则是一个具体实践，可以帮助我们实现各种各样的自动化任务。此外，无论是在理论上还是实际操作上，都有很多其他相关技术比如统计学、符号处理以及神经网络等，与之紧密相连。
