人工智能（AI）是一門旨在讓機器模擬人類智能的科學技術，包括學習、推理和自我修正的能力。它的目標是創(chuàng)造出能夠執(zhí)行復雜任務的智能系統(tǒng)。人工智能涵蓋多個分支，如機器學習、自然語言處理、計算機視覺和機器人學等。

機器學習（ML）是人工智能的一個核心分支，它讓機器通過數據進行學習訓練，從而總結數據中的知識并提升模型和算法的能力。機器學習可以分為幾種主要類型：監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。監(jiān)督學習通過標記的訓練數據來預測未知數據的輸出；無監(jiān)督學習則在沒有標記響應的情況下，從數據中學習模式或結構；強化學習通過試錯來最大化累積獎勵。

人工智能與機器學習的區(qū)別和聯系

人工智能是一個更廣泛的領域，涵蓋了所有使計算機表現出類似于人類智能的技術和方法。機器學習則是人工智能的一個分支，專注于開發(fā)算法和統(tǒng)計模型，使計算機在沒有明確編程的情況下，依靠既有模式和推理來執(zhí)行任務。盡管機器學習和人工智能常常被提及在一起，但它們之間存在明顯的區(qū)別。機器學習是實現人工智能的一種途徑，但并不是唯一的途徑。

最新進展和應用領域

在最新技術發(fā)展中，人工智能和機器學習的應用范圍不斷擴大，涵蓋了多個領域。例如，人工智能系統(tǒng)可用于診斷疾病、檢測欺詐、分析財務數據和優(yōu)化制造流程。機器學習算法則幫助個性化內容和服務，改善客戶體驗，甚至幫助解決環(huán)境挑戰(zhàn)。