在当今这个充满科技发展的时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）这两个词几乎成了每个人耳边的常客。它们在日常生活中无处不在，从推荐系统、语音助手到自动驾驶汽车，这些都离不开人工智能和机器学习的支持。但是，很多时候人们可能会混淆这两个概念，因为它们都是对计算机程序进行训练以执行特定任务的技术。然而，尽管它们有许多相似之处，但实际上，它们之间还是有很大的不同。
首先，我们来看看人工智能是什么？简单来说，人工智能就是指那些能够模拟人类智力行为的一种技术。这包括理解语言、识别图像、做出决策以及解决问题等多种能力。它可以被视为一个广泛而复杂的领域，其核心目标是创造出能够像人类一样思考和行动的计算机系统。在这个过程中，无论是通过规则驱动还是通过数据驱动，都需要一定程度的人类参与来设计算法或模型，以确保这些系统能达到预期效果。
接下来，让我们深入探讨一下人工智能的一个重要特点：自适应性。自适应性意味着系统能够根据其环境变化调整自己的行为。这对于处理不断变化的情境尤为重要，比如医疗诊断或者金融交易分析，其中信息量巨大且实时更新的情况下，一台具有自适应性的AI才能准确地做出决策。此外，这也涉及到另一个关键特点——学习能力。一台真正强大的AI应当具备从经验中学习并改进自身性能的能力，而不是仅仅依赖于最初设定的规则或参数。
现在，我们回到题目所提的问题：“为什么说AI与ML有区别？”这里要解释的是两者的关系，以及他们各自代表了不同的技术层面上的角色。在简化来说，可以将人工智能看作是一个更广泛的大框架，而其中包含了多种具体方法，如统计学、逻辑推理甚至物理学等。而其中之一，就是我们今天要专注讨论的人类及其代码实现方式——即“机器学习”。
换句话说，虽然所有使用了ML作为实现手段的人造代理都可以被归类为AI，但并非所有用到了某种形式的人类智慧去设计算法或模型就可以称之为基于ML开发出来的人造代理。而另一方面，如果一个项目主要关注于如何让计算设备学会从大量数据中学到的技能，那么它通常就会被称作使用了某一种形式的“机器学习”。
比如，当你想让一台电脑识别图片中的物体，你需要提供足够数量的手动标记过正确答案图片集给电脑，并让它试着自己从这些例子中找寻模式，然后利用这种模式来预测新图片中的内容。这便是一次典型的事例展示了如何通过构建输入输出映射函数使得没有任何先验知识就能高效完成任务。当然，这个过程并不总是简单直接，而且必须考虑因素众多，比如样本分布是否平衡，或是否存在过拟合现象等。
最后，再回顾一下文章开始提出的主题，“关于人的特征”，我们不得不承认，即使是在最纯粹意义上讲，在目前阶段，还没有哪项技术能真正拥有全面的“意识”或者完全独立思考。当我们的目标仍然局限于模仿人类大脑部分功能时，我们谈论的是一种非常特殊类型的心灵形态，也就是所谓的人工生长情感结构。但愿未来研究能够引领我们走向更远，更真实，更贴近自然界本身的情感世界。
综上所述，从理论角度分析，虽然两者都是为了提高计算机程序执行复杂任务的手段，但由于其目的不同以及实施途径差异，使得它们成为了互补而非替代关系下的工具链组件。在未来的工作中，对于想要精通这一领域的话，则需既掌握前沿知识，又保持持续更新，不断追求突破以迈向更高层次。如果按照这样的标准继续前行，我们相信，不久之后，就能看到更多令人瞩目的创新成果，为我们的生活带来更加不可思议但又极富价值的事情发生！
