人工智能和机器人的区别
尽管机器人和人工智能这两个术语经常互换使用，但它们的用途却截然不同。我们可以通过理论、技术和应用这3个方面来看人工智能和机器人之间的区别。
理论上的区别大多数人会认为机器人和人工智能是一回事，但它们分处不同领域。机器人是硬件，人工智能是软件。用技术术语来说，机器人是旨在以最快的速度和精度自动执行一个或多个简单到复杂任务的机器，而人工智能就像一个计算机程序，通常展示与人类智能相关的一些行为，如学习、计划、推理、知识分享、解决问题等等。技术上的区别人工智能是下一代机器人技术，它使人和机器能够以新颖的方式协同工作。
事实上，人工智能系统被设计拥有以截然不同的方式超越机器的能力，在许多领域方面，人工智能是人类智能，可以补充人类思维以增强其执行任务的能力。机器人是自主或半自主机器，它们利用人工智能通过自我学习来增强其自主功能。他们只是使用计算机系统进行控制和信息处理，从而无需人工干预即可复制人类行为。
应用上的区别机器人用于广泛的领域，尤其是工业应用和汽车制造。新一代机器人效率更高，无需定制软件。此外，机器人还广泛应用于组装包装、太空和地球探测、医疗外科应用、实验室研究、武器装备等。
人工智能的基本应用是流行的井字游戏。人工智能还与机器人技术一起用于语音识别，机器人技术是人工智能的一个领域。从谷歌的DeepMind到苹果的Siri等，人工智能在消费领域也有应用。
什么是人工智能人工智能是计算机科学领域，研究智能行为的计算合成和分析，是像人类一样工作和反应的智能机器。借助人工智能，流程变得更具动态性和适应性。从技术上讲，人工智能更像是一种计算机程序，它的思考和推理方式与人类思维非常相似。
什么是机器人机器人是经过专门编程的可编程机器，可以在没有人工干预的情况下执行一系列复杂的任务
人们在很多科幻电影中都能看到机器人，这些恰恰展示了机器人科学的不同前景。机器人正变得比以往任何时候都更具能力和多样化。
机器人的特点通常是它们能够轻松地执行危险任务，并且不需要人类来执行它们。
就目前而言，人工智能应用更加广泛，它改变规则，推动了技术的发展。尤其是近几年，人工智能在消费领域以及医疗行业、军事技术、家用电器、汽车控制等领域都取得了重大进展。
数据挖掘，机器学习，和人工智能的区别是什么
本来我以为不需要解释这个问题的，到底数据挖掘(datamining)，机器学习(machinelearning)，和人工智能(AI)有什么区别，但是前几天因为有个学弟问我，我想了想发现我竟然也回答不出来，我在知乎和博客上查了查这个问题，发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释。那我根据以前读的书和论文，还有和与导师之间的交流，尝试着说一说这几者的区别吧，毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用。同时补上数据科学和商业分析之间的关系。能力有限，如有疏漏，请包涵和指正。
人工智能：用计算机来实现人类的智能 例如，去模仿人类的知觉、推理、学习能力等，从而让计算机能够像人一样思参和行动 。 导论本文主要分为两部分，第一部分阐述数据挖掘(datamining)，机器学习(machinelearning)，和人工智能(AI)之间的区别。这三者的区别主要是目的不同，其手段(算法，模型)有很大的重叠，所以容易混淆。第二部分主要阐述以上的技能与数据科学(datascience)的关系，以及数据科学(datascience)和商业分析(businessanalytics)之间的关系。其实，数据科学家本身就是商业分析师在大数据时代的延伸。
数据挖掘VS.机器学习VS.人工智能数据挖掘(datamining):有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model)关键字：模式提取，大数据
数据挖掘是从现有的信息(existinginformation)中提取数据的模式(pattern)和模型(model)，即精选出最重要的信息，以用于未来机器学习和AI的数据使用。其核心目的是找到数据变量之间的关系。其发展出来的主要原因是大数据的发展，用传统的数据分析的方式已经无能处理那么多大量的看似不相关的数据的处理，因此需要数据挖掘技术去提取各种数据和变量之间的相互关系，从而精炼数据。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，他的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集(superset)的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能存在相关关系，但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。当然，数据挖掘会使用大量机器学习的算法，但是其特定的环境和目的和机器学习不太一样。
机器学习(machinelearning):自动地从过往的经验中学习新的知识。关键字:自动化，自我优化，预测，需要trainingdata，推荐系统
机器学习其实是人工智能很重要的一部分，因为目前，在实践过程中，大多数的人工智能处理的任务，其实是用机器学习的方式完成的。机器学习可以用程序和算法自动地学习，只要被设计好了，这个程序可以进行自我优化。同时，机器学习需要一定数量的训练数据集(trainingdataset)，用于构建来自过往经验的“知识”。且机器学习目前在实践中最重要的功能便是预测结果。比如机器学习已经学习结束了，现在有一个新的数据集x，需要预测其分类，机器学习算法会根据这个新数据与学习后的“知识”相匹配(实际上，知识指的是学习后的数学模型)，然后将这个数据集x分类某类C去。再比较常见的机器学习，比如amazon的推荐系统。
人工智能(AI):一个广泛的概念，本质是用数据和模型去为现有的问题(existingproblems)提供解决方法(solutions).关键字：和人一样处理问题，技术的合集
人工智能是一个与机器学习和数据挖掘相对不同的概念，人工智能的目的是为了去创造有智力的电脑(不知道怎么翻译好，可以假设其为机器人)。在实践中，我们希望这个电脑可以像有智力的人一样处理一个任务。因此，理论上人工智能几乎包括了所有和机器能做的内容，当然也包括了数据挖掘和机器学习的内容，同时还会有监视(monitor)和控制进程(processcontrol)的内容。