1.1 人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，它研究如何构建能够执行通常需要人类智能的任务的计算机程序。知识百科问答系统正是基于人工智能技术的一种应用，旨在通过自然语言处理、逻辑推理等手段来回答用户的问题。
1.2 机器学习介绍
机器学习（Machine Learning, ML）则是人工智能的一个子领域，它涉及到设计和开发算法，这些算法能够从数据中学习，而无需显式编程。简单来说，机器学习就是让计算机自己根据大量数据进行模式识别和决策制定。
2.0 区分方法
2.1 定义对比
首先，我们可以从定义上对两者进行区分。人工智能是一个更广泛的概念，其包括了不仅仅是机器学习，还有规则系统、专家系统以及其他模仿人类认知能力的手段。而机器学习只是一种实现AI目标的手段之一，即使用统计模型或神经网络等方法来分析大量数据并做出预测或决策。
2.2 技术层面
其次，从技术层面看，虽然两者都属于AI，但它们所依赖的技术工具和原理不同。例如，传统的人工智慧往往依赖于编程规则或专家知识，而现代的人工智慧可能更多地利用深度学習、强化学习等高级算法来提高性能。此外，对于复杂问题，如语音识别、图像分类等，通常会采用结合多种AI技术的方式，比如将传统AI与深度ML相结合，以达到最佳效果。
3.0 应用实例
3.1 传统AI应用案例
例如，在银行业中，用以识别欺诈交易的手动审核流程，可以被替换为基于规则系统的人工智慧解决方案。当某笔交易违反预设标准时，该系统能够自动判定是否为欺诈行为，并采取相应措施。这类似于早期医生诊断疾病时依据症状参考医学手册的情形。
3.2 今日ML应用示例
而当我们考虑到大规模数据集的情况下，如社交媒体平台上的用户行为分析，则需要更加先进的工具。在这种情况下，大型互联网公司常常运用深度神经网络等高级ML算法来理解用户习惯并提供个性化推荐服务，这些服务极大地提升了用户体验，同时也增强了商业价值。
4.0 结论与展望
总结来说，虽然“知识百科问答”这一概念本身就蕴含着丰富的人工智能元素，但它并不限于单一形式。如果我们将其视作一个综合性的查询平台，那么它可能会融合不同的AI技术，其中包含但不限于基本的自然语言处理、大规模数据库检索，以及对复杂问题解析的一般逻辑推理功能。但若要具体讨论这些细节，就必须进一步探讨每项功能背后的具体实现方式——这便涉及到了各种不同的“小巧妙”，即不同类型的人工智慧和学术理论在实际操作中的应用及其差异性特征。
