人工智能和機器學習通常可以互換著使用，但是人工智能更加寬泛，人工智能由更多的技術所組成，機器學習是人工智能的一個分支。

人工智能是指通過計算機程序在現(xiàn)實環(huán)境中實現(xiàn)人類思維以及執(zhí)行任務的能力，而機器學習是指使系統(tǒng)通過統(tǒng)計和分析讓計算機實現(xiàn)自動“學習”，達到通過已有經驗和數(shù)據(jù)改進自身的技術和算法，最終實現(xiàn)想要的功能。軟件開發(fā)人員通過應用機器學習、深度學習、神經網絡、計算機視覺、自然語言處理等技術使計算機能夠分析數(shù)據(jù)并解決問題。

下面詳細介紹了人工智能和機器學習之間的差異，以及它們在我們的生活中的廣泛應用。

什么是機器學習？

機器學習（Machine learning）是人工智能的子集，是實現(xiàn)人工智能的一種途徑，但并不是唯一的途徑。是通向人工智能的途徑。機器學習使用算法自動學習數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中篩選有用數(shù)據(jù)，應用該學習方式來做出更好的決策。通過研究和試驗機器學習，軟件開發(fā)人員測試了我們通過機器學習可以在多大程度上改善計算機系統(tǒng)的感知、學習和決策能力。

深度學習（Deep learning）是機器學習的子集，靈感來自人腦，由人工神經網絡（ANN）組成，它模仿人腦中存在的相似結構。是一種先進的機器學習方法，深度學習模型使用大型神經網絡來學習復雜的模型并做出獨立于人類的預測。

什么是人工智能？

人工智能（Artificial intelligence）是開發(fā)能夠模仿并超越人類能力的計算機和機器人的領域。支持人工智能的程序可以分析數(shù)據(jù)并將其置于上下文中，以提供信息或自動觸發(fā)操作，而無需人工干預。人工智能是一個籠統(tǒng)而寬泛的概念，它的最終目標是使計算機能夠模擬人的思維方式和行為。

如今，大規(guī)模預訓練模型成為人工智能領域的熱門技術，它通過預訓練一種通用的語言模型，可以在各種自然語言處理、圖像生成任務中表現(xiàn)出色。技術的快速進步帶來了生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）的火熱，人工智能模型能夠實現(xiàn)新內容的“創(chuàng)作”，其中最具代表性的是由OpenAI公司推出的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。目前，由“大數(shù)據(jù)+大算力”模式訓練出的人工智能模型，被視為通往通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的一條可行路徑。

人工智能已成為我們使用的許多技術的核心，包括智能設備和語音助手等。

人工智能和機器學習的應用

人工智能和機器學習提供了自動化處理涉及數(shù)據(jù)和決策的工作。在以往，這些流程都是手動操作的。將人工智能和機器學習融入到應用系統(tǒng)，工作人員可以更快、更高效地理解數(shù)據(jù)的變化并采取行動。

1.人工智能在醫(yī)療保健中的應用

醫(yī)療保健領域使用大量數(shù)據(jù)，并越來越依賴信息學和分析來提供準確、高效的醫(yī)療服務。人工智能可以改善患者治療效果、節(jié)省時間。通過機器學習分析用戶電子健康記錄中的數(shù)據(jù)，給主治醫(yī)師提供臨床數(shù)據(jù)支撐和決策信息參考；通過集成人工智能系統(tǒng)，可以預測醫(yī)院就診結果，有效縮短患者診斷和治療時間。

2.制造業(yè)中的人工智能

效率是制造業(yè)行業(yè)成功的關鍵，人工智能可以通過將數(shù)據(jù)分析和機器學習應用于物聯(lián)網（IoT）、分析和機器學習，能夠在機械故障發(fā)生之前識別設備錯誤并及時修復機械故障，最終實現(xiàn)生產制造業(yè)務流程自動化，提升整體生產效率。

3.金融、安全服務業(yè)中的人工智能和機器學習

數(shù)據(jù)隱私和安全在金融業(yè)尤其重要。金融從業(yè)者可以通過使用人工智能和機器學習來保證客戶數(shù)據(jù)的安全，同時提高效率：

（1）使用機器學習來檢測和防止網絡安全攻擊。

（2）集成生物識別和計算機視覺，快速驗證用戶身份并處理文檔。

（3）結合聊天機器人和語音助手等智能技術，實現(xiàn)基本客戶服務功能的自動化。