人工智能（AI）和机器学习（ML）是科技领域中两个紧密相关但又有所区别的概念。了解它们之间的差异对于把握当前和未来技术发展趋势至关重要。

首先，我们需要明确人工智能是一个广泛的领域，它涉及创建能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。这些任务包括但不限于视觉感知、语言理解、决策制定、学习新技能等。人工智能的目标是使机器能够模拟人类的认知功能，从而提高效率、减少人工劳动，并在某些情况下，达到甚至超越人类的执行水平。

相比之下，机器学习是实现人工智能的一种方法，可以被视为人工智能的一个子集。机器学习侧重于开发算法，让计算机系统通过数据和经验自我学习和改进。它通常涉及到统计学、概率论以及优化理论，通过这些方法，机器可以从大量数据中识别模式，并根据这些模式做出预测或决策，而无需进行明确的程序编写。

简而言之，人工智能是一个宏观的目标，即创造出能够执行复杂任务的智能机器。而机器学习则是实现这一目标的具体技术手段之一。机器学习通过让机器从数据中学习，为实现人工智能提供了强有力的支持。

此外，机器学习还可以进一步细分为不同的类别，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。这些方法各自适用于不同类型的问题和数据集，它们共同推动了人工智能领域的发展。

总结来说，人工智能是一个包含多种技术手段的广泛领域，旨在创造出能够模拟人类智能的机器。机器学习则是这些技术手段中的一种，它通过算法让机器能够从数据中学习，从而实现智能化的目标。两者之间的关系是相互依存和互补的，机器学习为实现人工智能提供了重要的技术基础和实现途径。