人工智能（Artificial Intelligence，AI）和机器学习（Machine Learning，ML）关系密切，但并不是一回事。可以这样理解：
1. 人工智能（AI）
概念：让机器具备“智能”，能够像人类一样感知、推理、学习和决策。
范围：AI 是一个大范畴，包含了实现智能的方法和技术，比如：
逻辑推理（基于规则的专家系统）
搜索与规划算法
符号主义 AI
以及 机器学习、深度学习等
目标：模拟人类智能，解决复杂问题，不局限于某一种技术。
2. 机器学习（ML）
概念：AI 的一个子领域，核心是让机器通过数据 自动学习规律，而不是依靠人工编写明确的规则。
特点：依赖数据和算法模型，常见方法有：
监督学习（分类、回归）
无监督学习（聚类、降维）
强化学习（通过试错学习最优策略）
目标：提高系统在特定任务上的表现，而不需要人类详细规定所有步骤。
3. 关系总结
AI 是目标：让机器变得智能。
ML 是手段：通过数据驱动的方式实现智能。
类比：
AI 就像“健康”，是宏观目标。
机器学习就像“锻炼”，是实现健康的一种方式。
但健康还可以靠饮食、休息等方式（对应 AI 的其他方法）。
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