人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是相互关联但又不同的概念。AI 指的是创造能够执行需要类人智能的任务的系统的广泛目标，例如推理、解决问题或感知。另一方面，ML 是 AI 中的一种特定方法，专注于训练算法从数据中学习模式。虽然所有 ML 都属于 AI，但并非所有 AI 系统都使用 ML——有些依赖于预定义的规则或逻辑。
AI 包含广泛的技术。例如，一个遵循决策树回答问题的基于规则的聊天机器人就是一个 AI 系统，但它并不从数据中学习。类似地，像游戏中用于寻路的 A* 算法这样的经典算法也展示了不依赖 ML 的 AI。这些系统根据开发者编程的明确指令运行。相比之下，ML 涉及通过处理数据来改进性能的算法。例如，垃圾邮件过滤器通过标记的电子邮件（垃圾邮件 vs. 非垃圾邮件）进行训练，使用 ML 随着时间推移调整其行为，而无需手动更新规则。核心区别在于它们如何实现智能：AI 可以是静态的、由规则驱动的，而 ML 系统则通过接触数据来演进。
在考虑实际应用时，AI 和 ML 之间的关系变得更加清晰。自动驾驶汽车的 AI 可能结合 ML 组件（例如识别行人的视觉系统）和非 ML 组件（例如管理速度限制的基于规则的控制器）。ML 在模式过于复杂而无法手动编码的任务中表现出色，例如使用神经网络进行图像识别。然而，AI 也包括符号推理或遗传算法等不需要数据驱动学习的技术。对于开发者来说，选择取决于问题：当存在大型数据集且适应性是关键时，ML 是理想选择；而对于明确、可预测的任务，传统的 AI 方法可能就足够了。理解这种区别有助于选择正确的工具——无论是训练神经网络 (ML) 还是设计状态机（非 ML AI）。