随着科技的飞速发展，计算机科学和人工智能这两个领域已经变得不可分割，它们相互交织，共同推动了信息技术的进步。然而，在这些领域中，有一个显著的差异，即它们所处理的问题类型、解决方案以及应用范围等方面存在明显不同。
首先，我们需要明确“传统计算机科学”这一概念。在这里，“传统”意味着它是建立在20世纪初期由阿兰·图灵（Alan Turing）提出的理论基础之上的，这一理论被称为图灵模型。这个模型定义了现代计算机科学的一些基本原则，比如算法、数据结构、编程语言等。简而言之，传统计算机科学主要关注的是如何更有效地设计和实现软件系统，以满足各种各样的需求。
接下来，让我们探讨一下“人工智能”。人工智能（AI）可以理解为一种能够模拟或扩展人类智力行为的技术。这包括学习、推理、解决问题甚至是创造性思维等能力。从根本上说，AI旨在使得电子设备能够像人类那样做决策，并且逐渐提高其自主执行任务的能力。
当我们比较两者时，可以看出尽管它们都属于信息技术范畴，但核心目标和工作方式却大不相同。例如，在处理复杂问题时，传统计算机科学倾向于依赖预设规则和逻辑，而人工智能则更多地依靠学习数据并从中发现模式来进行预测或决策。此外，与简单的命令行操作不同，AI系统可以通过经验积累来改善性能，并且能够适应新的情况或者环境变化。
此外，对于算法来说，无论是在硬件还是软件层面，都有许多不同的选择可供使用。但对于人工智能来说，其算法通常比那些仅用于处理固定数据集的人类设计出来的算法要更加复杂，因为它们需要根据不断增长的大量数据进行调整以提高准确率。
关于深度学习，这是一种非常流行的人工智能方法，它允许网络自动构建特征，从而无需大量手动工程化。这对那些具有数十亿参数数量的大型神经网络尤其重要，如同Google DeepMind公司开发的人类水平打败世界棋霸李昌镐（李世石）的AlphaGo程序一样。
最后，不可忽视的是两者的实际应用场景。在日常生活中，我们可能会用到各种各样的软件工具，比如办公室里的Word文档编辑器或者网页浏览器。但与此同时，当涉及到自动驾驶汽车、大规模自然语言处理系统或者医疗诊断辅助工具时，就需要引入更高级别的人工智能功能才能实现这些复杂任务。
综上所述，无论是从历史发展角度还是从具体应用场景分析，由于他们追求的问题域和方法论存在重大差异，因此人们将“传统计算机科学”与“人工intelligence”分开讨论。而正是这种分离促使每个领域都能发挥自己的优势，为社会带来更多前所未有的创新成果。在未来，由于这两个领域之间不断融合，我们可以期待看到越来越多令人惊叹的事物出现，使我们的生活更加便捷、高效，同时也让我们的思考方式发生改变。
