人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和机器学习（Machine Learning，简称ML）是当今互联网领域的两大热门技术。虽然这两者存在一定的联系，但它们各自具有不同的定义、工作原理和应用场景。

人工智能是一种代表着“智能”的技术，它强调模拟人类思维和行为的过程。具体而言，人工智能通过模拟智能行为的过程来实现人的思维方式，它能够模拟人类的感知、推理、判断、理解等基本思维模式，从而实现基于规则、基于知识和基于自我学习的决策。

机器学习则是一种实现人工智能的技术手段。它是通过学习大量数据来训练机器，从而让机器获得“智能”。机器学习的原理在于给计算机提供大量有标签的数据，采用一种算法模型来分析数据的规律和特征，并不断优化模型以提高预测准确度，最终让机器能够智能地模拟处理数据和人的决策。

在应用场景上，人工智能和机器学习也各自有其优势。人工智能适用于那些需要人类智慧和创造力的领域，例如创意产业、交互式设计、智能客服等。而机器学习则更适用于那些需要高效处理和分析大量数据的领域，例如金融、医疗、智慧城市等。

此外，人工智能和机器学习还有一个重要的区别，即在操作上的不同。人工智能的实现需要手动编写规则和算法，而机器学习则是让计算机自主学习，不需人工干预。这也体现了机器学习在处理复杂问题方面的优越性，它可以自动发现数据之间的关系和趋势，进而作出准确的预测和决策。

总之，虽然人工智能和机器学习都是实现计算机“智能”的技术，但它们之间存在着一定的区别和应用场景。在未来，这两者的结合将成为一种新的趋势，为我们带来更多新的机会和挑战。

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