虽然两者都没有明确定义，但通常使用它们是有些正交的概念。

在我看来，人工智能的定义相当狭窄——它是关于通过行动进行优化。人工智能是关于决策的，无论是在确定性还是概率性环境中。通常，这被操作为行动选择以最大化一些奖励函数，或者等效地最小化一些损失函数。关于您的环境的有监督或无监督学习（即机器学习）有助于利用您的经验来帮助选择最佳行动。

正如通常使用的那样，数据科学没有严格的定义——企业使用该术语来指代任何东西，从创建 Excel 图表到可以赢得围棋的深度强化学习模型。从修炼者的角度来看，这些完全没有共同之处。从企业主的角度来看，共同点是从原始数据中提取意义和价值。数据科学家是“意义提取层”。如何执行此操作以及使用的技术（再次以我的经验）对数据科学家的雇主没有任何影响。职称也可以是“数据魔术师”。但关键是数据 + 数据科学 = 商业价值，无论是以洞察客户趋势、营销活动的因果分析还是“奖励”的人工智能机器人的形式出现 当它向您推荐您喜欢的电影时。我想这意味着人工智能是数据科学的一个子集——但你也可以对清晰的沟通说同样的话，所以这有点不明确。

人工智能只是可以完全自动化的一大组。一个简单的计算器是人工智能的一种形式。使人类变得自动化的一切都是人工智能。
不同的是机器学习，它是人工智能的一个子集，它总是被误导。ML 专注于那些允许我们自动对某事进行预测的统计技术。数据科学利用人工智能提供的技术来处理和提取原始数据中的信息，而这实际上是毫无意义的。希望我已经清楚了。