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實環境中實現人類思維以及執行任務的能力，而機器學習是指使系統通過統計和分析讓計算機實現自動“學習”，達到通過已有經驗和數據改進自身的技術和算法，最終實現想要的功能。軟件開發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據并解決問題。

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據并從數據中篩選有用數據，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據并將其置于上下文中，以提供信息或自動觸發操作，而無需人工干預。人工智能是一個籠統而寬泛的概念，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新內容的“創作”，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“大數據+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據和決策的工作。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，工作人員可以更快、更高效地理解數據的變化并采取行動。

1.人工智能在醫療保健中的應用

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

2.制造業中的人工智能

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

3.金融、安全服務業中的人工智能和機器學習

數據隱私和安全在金融業尤其重要。金融從業者可以通過使用人工智能和機器學習來保證客戶數據的安全，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，實現基本客戶服務功能的自動化。