得益于谷歌、亞馬遜和Facebook等科技巨頭的努力，人工智能和機器學習這兩個生僻的科技術語如今已經廣為流傳。它們經?；Q使用，很多人也都用這些詞匯來描述各種智能家電和代替人類工作機器人。然而，雖然人工智能和機器學習高度相關，但卻并不相同。有時，在其他情況下它們用作同義詞;它們被用作獨立或并行的進展。

一、什么是機器學習?

它是人工智能的一個分支，通過研究計算機算法，讓計算機程序通過經驗自動改進。例如，如果你向任何機器學習模型提供你喜歡的歌曲列表，以及諸如舞蹈，樂器或節(jié)奏等音頻靜態(tài)信息，它將自動執(zhí)行并生成推薦系統(tǒng)，向你推薦你將來喜歡的druckkings mobile的音樂。

這種類型的機器學習稱為監(jiān)督學習，其算法能夠對目標預測輸出和輸入特征之間的關系和依賴關系進行建模，我們可以通過這些關系預測新數據的輸出值。機器學習的另一種類型是無監(jiān)督學習，這是用于模式檢測和描述建模的一系列機器學習算法。

二、什么是人工智能?

除了機器學習之外，人工智能是完全廣泛的，而且范圍也有所不同。您可以使用“Artificial”一詞來理解，它指的是人為的東西，即非自然的事物，而“Intelligence”指的是理解和思考的能力。大多數人認為人工智能是一個系統(tǒng)，這是不正確的。

它不是一個系統(tǒng)，而是在系統(tǒng)中實現了人工智能。你可以用其他定義來理解人工智能的含義，例如，它是一項對計算機進行訓練，讓它們完成人類目前可以做得更好的事情的研究。

因此，我們可以說人工智能是一種智能，我們有機會為機器人添加人類所擁有的的所有能力。 人工智能的目的是增加成功的機會，不是提高準確性，模擬自然智能來解決復雜問題，它作為一個智能工作的計算機程序。

三、結論

現在你知道了人工智能和機器學習的主要區(qū)別，我們可以說，機器學習就是通過經驗來尋找它學習的模式，而人工智能是利用經驗來獲取知識和技能，并將這些知識應用于新的環(huán)境。之后，為了更好地利用人工智能，許多組織都試圖與人工智能分開。

人工智能已經廣泛滲透到我們的生活之中，只不過我們還沒有意識到它已經應用到很多領域，你或許每天都會使用這種技術好幾十次，但卻渾然不覺。而為了推動人工智能的進步，機器學習必須在性能上實現巨大的飛躍，這在傳統(tǒng)高性能計算領域很難實現。機器學習算法仍具備改進空間，這也是很多大型科技公司爭相將其作為核心戰(zhàn)略的原因。這些公司都在不遺余力地提升機器的智能，希望能夠推動科技進步，并實現下一階段的創(chuàng)新。