机器学习和人工智能正在全球范围内引起轰动。人工智能中的大量应用改变了技术的面貌。这些术语机器学习和人工智能通常可以互换使用。然而，两者之间存在明显差异，业内专业人士仍然不知道。
让我们从一个虚拟个人助理的例子开始，这个例子在很长一段时间内都是我们大多数人所熟悉的。
虚拟个人助理的工作 -
Siri（Apple Inc.的iOS，watchOS，macOS和tvOS操作系统的一部分），Google Now（Google搜索的一项功能，提供预测卡，其中包含Android和iOS Google应用中的信息和每日更新。），Cortana（ Cortana是由Microsoft为Windows 10创建的虚拟助手，分别是iOS，Android和Windows等平台上的智能数字个人助理。
说白了，它们有助于在使用语音请求时查找相关信息。例如，为了回答诸如“今天的温度是多少？”或“怎么去最近的超市？”等问题，助理将通过搜索信息，从电话传输信息或向其他各种应用程序发送命令来做出反应。
AI在这些应用程序中至关重要，因为它们收集用户请求的数据，并利用该数据以更好的方式感知语音，并为用户提供根据他的倾向定制的答案。微软表示，Cortana“始终发现其用户”并且最终将建立预测用户需求并满足用户需求的能力。虚拟助理处理来自各种来源的大量信息，以了解用户并更有助于他们安排和跟踪他们的数据。机器学习是这些个人助理的重要组成部分，因为他们根据用户过去的参与情况收集和优化数据。在此，这种信息安排用于呈现根据用户的倾向定制的结果。
粗略地说，人工智能（AI）就是计算机算法做智能工作的时候。另一方面，机器学习是人工智能的一部分，它从数据中学习，这些数据还涉及从先前经验中收集的信息，并允许计算机程序相应地改变其行为。人工智能是机器学习的超集，即所有机器学习都是人工智能，但并非所有的AI都是机器学习。
AI管理更全面的系统自动化问题。 通过利用图像处理，认知科学，神经系统，机器学习等任何领域，这种计算机化应该是可能的。
机器学习（ML）管理影响用户的机器以从外部环境获得。 这种外部环境可以是传感器，电子部分，外部存储设备和许多其他设备。
人工智能通过让人们像所有人一样思考和做差事来管理机器，框架和不同小工具的制作。
ML的作用取决于用户输入或客户端请求的查询，框架检查它是否在知识库中可用。 如果它可用，它会将结果恢复到与该查询相关的用户，但是如果它最初没有存储，则机器将接收用户输入并将增强其知识库，以便为用户最终提供更好的价值。
未来设想 -
人工智能在这里停留并且无处可去。 它从算法中挖掘出事实，以便有意义地执行公司预先确定的各种决策和目标。
人工智能和机器学习很可能取代我们目前看到的当前技术模式，例如，ERP和CRM等传统编程软件包肯定会失去其魅力。
像Facebook，谷歌这样的公司正在投入大量资金用于在相对较低的计算时间内获得理想的结果。
人工智能将在不久的将来重新定义软件和IT世界。
说到AI，不得不提谷歌的AIY 项目（AIY Projects），全称为 Artificial Intelligence Yourself，意为动手创造你的人工智能。该项目由 Google 于 2017 年启动，目标是让每个 Maker（创客）都可以 DIY 自己的 AI 人工智能产品。Google 先后在 5 月、12 月份分别推出该项目代表的两组套件 Voice Kit 和 Vision Kit。
Voice Kit 是 Google 首个推出的 DIY 人工智能产品。它可借助 Google Assistant SDK 和 Cloud Speech API，将树莓派转换为语音助理。用户可在此基础上创建虚拟语音助手，为自己的项目添加语音交互功能。
Vision Kit 则是 Google 推出的第二弹 DIY 人工产品。它是一套简单的计算机视觉系统，可运行 3 种基于 TensorFlow 的类神经网路模型应用程序。
Voice Kit使用Google智能助理为您的Raspberry Pi添加语音控制，而Vision Kit则打开图像识别并向创客们引入了神经网络。它可以检测千中常见物体，但也可以对您的脸部表情进行检测，并显示出您的情绪，比如愤怒、开心等等。Google还为AIY Vision创建了一个工具，允许您使用TensorFlow训练新模型。 该套件支持Python API以进行基本更改，例如更改按钮LED的颜色，调整扬声器音量等。
机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向乃至人类自身。