人工智能和机器学习（加上数据科学）的学科领域定义松散，因此很难对它们之间的关系做出严格的陈述。在一般情况下，似乎有些部分重叠，但它们与问题中建议的“具有两个不同名称的同一主题”相去甚远。

人工智能一词有许多可能的含义和解释——参考哪个版本会因时间和使用它的来源而异。有关人工智能的教科书通常会涵盖诸如搜索算法、逻辑推理和其他显然不是当今实践的机器学习的主题。

例如，我们可以将其称为通用人工智能（或“硬 AI”），在这种情况下应该清楚的是，至少需要某种形式的学习算法来满足 AGI 的目标。然而，通过将机器学习结合到复杂的结构中可以解决多少 AGI 还不是很清楚。

机器学习一词有几个不同的工作定义，但这是一个流行的定义：

如果计算机程序在 T 中的任务上的性能（由 P 衡量）随着经验 E 而提高，则可以说计算机程序从经验 E 中学习某类任务 T 和性能度量 P。

这比人工智能的定义要严格得多，但范围仍然很大。

将 AI 和 ML 混为一谈的趋势似乎是媒体和营销问题，而不是技术问题。我怀疑这部分是由于过去 5-10 年神经网络的进步。神经网络模型取得了长足的进步，尤其是在图像、视频、音频的信号处理方面。还有一个与生物大脑的类比可能令人信服——尤其是当主题被简化以供主流媒体消费时。

值得一提的是数据科学。与人工智能一样，该术语的定义有些模糊。与人工智能一样，数据科学不仅仅是机器学习。对于数据科学从业者来说，ML 是实现目标的工具包的一部分——对于某些人来说，这是他们所做工作的很大一部分，而对于其他人来说，这只是更广泛范围的一部分（实际上，训练和改进 ML 模型可能只需要专业数据科学家、分析师或统计学家时间的一小部分）。我认为说人工智能和数据科学以类似的方式与机器学习相关是合理的。

通俗地说，机器学习是一种算法，它允许机器识别数据中的模式，然后开发一个可用于预测看不见的数据的模型。

人工智能是机器做出与人类同等或更好的智能决策的能力。

两者的区别：

人工智能是一个非常广泛的计算机智能领域，其中机器学习是它获得预测结果的智能的方式之一。但人工智能还包含机器人、语音合成、计算机视觉等。

因此，如果我要绘制人工智能的维恩图，那么机器学习将是一个子集。

深度学习是机器学习的一个子集，是人工智能的一个子集。机器学习是人工智能的一种特殊方法，但不是唯一的方法。符号逻辑、拜耳统计是一些不使用任何机器学习算法的 AI 方法示例。

进化计算是人工智能的一个很好的例子，但不是机器学习。这里不是从经验中学习（如 Tom M. Mitchell 的定义），我们在每一代计算机程序版本中都有基因型变化，通过其在任务中的表现（环境中的表型表达）来衡量。

正如梅兰妮米切尔所说：

'......从最早的日子开始，计算机被应用......对大脑进行建模，模仿人类学习，模拟生物进化......第一个已经发展到神经网络领域，第二个进入机器学习，第三个进入现在所谓的“进化计算”……虽然，现在神经网络大多被认为是机器学习的一部分。