摘要：尽管人工智能（AI）与机器学习（ML）二词常常被并用，它们的概念有本质区别。AI涉及使机器或计算系统模仿人类智能以执行各种任务并且自我改进。ML是AI的一个子集，重点是让机器因经验获得的数据而自主学习。这篇文章核心观点聚焦在：1、AI的定义与应用、2、ML的定义与机制、3、两者的交叉和相互关系、4、应用案例的比较。在全面理解AI与ML的不同之后，我们可以看到，尽管它们在功能与实现上有交集，但ML更窄化于数据驱动的学习路径，而AI的视角更广，涵盖了模仿、推理和自我校正等功能。
一、AI的定义与应用
AI是一个宽泛的领域，它指向计算机系统的能力，能够执行通常需要人类智能的任务。这涉及到语言理解、决策制定、模式识别等多种能力。AI的应用多种多样，可以从简单的自动响应系统，扩展到复杂的自动驾驶车辆和数据分析系统。它的目的在于创建能够接受输入并用其来自主做决策并执行任务的系统。
二、ML的定义与机制
ML是AI的一个分支，侧重于开发算法，这些算法可以让计算机通过数据和统计分析来“学习”。它的主要机制是算法优化、模型训练和数据分析。ML的一大特点是能够让机器通过历史数据进行自我改进，不需要明确的程序指令。ML的算法可以分为监督学习、非监督学习和强化学习，每种都有其独特的数据处理和学习方式。
三、两者的交叉和相互关系
ML作为AI领域内的一种实现技术，它们之间有着密不可分的关系。可以将AI视为目标，即创建能够执行认知功能的系统；而ML则是手段之一，通过数据驱动的方式达成这一目标。AI的实现并不局限于ML，它还包括专家系统、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等技术。ML是实现AI的途径之一，并在一些领域，如语音识别和推荐系统中，表现出了其强大的实用性。
四、应用案例的比较
通过对比AI与ML在实际应用案例中的使用，可以更好地理解它们之间的差异。例如，在AI的支持下，一个智能助手能够理解并回应用户的语音指令；而ML可能仅是这一过程中的一部分，关注于从用户的历史指令中学习以优化未来的响应。在健康医疗领域中，AI可以用于辅助诊断和制定治疗计划，而ML则更多地用于分析临床数据，以发现疾病模式。
综上所示，虽然AI和ML紧密相关，它们的功能和实现方法有着明显的不同。ML的技术和方法在特定的数据驱动任务中十分关键，但AI的应用范围更广，它寻求在更多方面模仿人类智能。理解两者的分别对于在不同场景下选择正确的技术和方法具有实际意义。
文章标题：人工智能与机器学习有何不同，发布者：worktile，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/69674
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