人工智能和機器學習通常可以互換着使用，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式在現實環境中實作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作自動“學習”，達到通過已有經驗和資料改進自身的技術和算法，最終實作想要的功能。 軟體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資料并解決問題。
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。
什麼是機器學習？
機器學習（Machine learning）是人工智能的子集，是實作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資料并從資料中篩選有用資料，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，軟體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覺、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複雜的模型并做出獨立于人類的預測。
什麼是人工智能？
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。支援人工智能的程式可以分析資料并将其置于上下文中，以提供資訊或自動觸發操作，而無需人工幹預。人工智能是一個籠統而寬泛的概念，它的最終目标是使計算機能夠模拟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作新内容的“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“大資料+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，包括智能裝置和語音助手等。
生活中有哪些地方使用人工智能和機器學習？
人工智能和機器學習提供了自動化處理涉及資料和決策的工作。在以往，這些流程都是手動操作的。将人工智能和機器學習融入到應用系統，從業人員可以更快、更高效地了解資料的變化并采取行動。
（1）人工智能在醫療保健中的應用
醫療保健領域使用大量資料，并越來越依賴資訊學和分析來提供準确、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。通過機器學習分析使用者電子健康記錄中的資料，給主治醫師提供臨床資料支撐和決策資訊參考；通過內建人工智能系統，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，人工智能可以通過将資料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别裝置錯誤并及時修複機械故障，最終實作生産制造業務流程自動化，提升整體生産效率。
（3）金融、安全服務業中的人工智能和機器學習
資料隐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資料的安全，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）內建生物識别和計算機視覺，快速驗證使用者身份并處理文檔。
3）結合聊天機器人和語音助手等智能技術，實作基本客戶服務功能的自動化。