人工智能与机器学习：关键区别（2026）

人工智能（AI）是一种让机器像人一样学习、推理和做出决策的技术。机器学习是人工智能中使这一成为可能的部分，它通过从数据中学习而非遵循预先编程的规则，使系统在特定任务上变得更好。

据商业和技术公司Gartner称，全球人工智能支出预计将在2026年达到2.52万亿美元，同比增长44%。以下是这两个术语的核心区别及其对您的业务的意义。

什么是人工智能？

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，专注于构建能够在有限的人类输入下进行推理、学习和行动的系统。AI 研究旨在创建算法，通常以人工神经网络的形式组织，这些算法能够处理数据、识别模式，并以类似人脑的方式做出响应。

目前使用的大多数人工智能都是狭义人工智能（也称为弱人工智能），即专为处理特定任务而构建的系统，例如推荐产品或标记欺诈订单。通用人工智能有时被称为强人工智能或人工通用智能（AGI），这是一种理论上的AI系统，能够在任何任务中与人类智力相匹配，而不仅仅是在某一项任务上。尽管如此，对2,778名AI研究人员的调查显示，到2047年，AI在每项任务上都超越人类的可能性为50%。

什么是机器学习？

机器学习是 AI 的一个子领域，机器通过数据而非遵循显式的基于规则的编程进行学习。机器学习模型通过在数据集上进行训练来工作。它使用统计算法检测数据中的模式，并将所学到的内容应用于新的未见过的信息，以进行预测或决策。模型处理的数据越多，随着时间的推移，其准确性就越高。

根据Fortune Business Insights的数据，全球机器学习市场在2025年的价值为480亿美元，预计到2034年将达到4320亿美元。

机器学习是如何工作的？

机器学习通过一个可重复的循环来工作：收集数据、在该数据上训练模型，并使用该模型进行预测。每个循环都会优化模型，并利用新数据使未来的预测随时间推移变得更加准确。

该循环分为三个步骤：

• 收集数据。收集与任务相关的数据，例如用于推荐引擎的历史购买记录或用于欺诈检测的交易记录。
• 训练模型。将数据输入学习算法，该算法会调整其内部参数以发现其中的模式和关系。
• 进行预测。将训练好的模型应用于新数据以生成输出，例如推荐的产品或欺诈风险评分。结果反馈回循环中以重新训练和改进模型。

不同的任务需要不同的学习算法。最常见的有三种：

1. 监督学习。通常，模型在带有标签的数据上进行训练，其中每个示例都与正确答案配对，然后学习为新且未标记的数据预测标签。
2. 无监督学习。模型在未标记的数据中发现模式或分组，而无需被告知要寻找什么。
3. 强化学习。模型通过试错进行学习，对每个动作获得奖励或惩罚，并调整其行为以最大化未来的奖励。

机器学习与 AI：有什么区别？

机器学习是 AI 的一个子集。AI 是一个更广泛的领域，致力于构建模仿人类认知的机器，而机器学习是一种具体的技术，即从数据中学习模式而不是遵循显式的规则。

这两个领域都依赖数据和算法来执行原本需要逐步人类指令才能完成的任务，并且两者都属于更广泛的数据科学范畴。 

AI 涵盖任何让机器模仿人类认知方面的技术，包括推理、规划和语言处理。机器学习是构建 AI 的一种方式。模型在数据上进行训练以学习和提高其在特定任务上的表现，而不是为每种场景遵循预编程的规则。 

并非所有人工智能都使用机器学习。实现人工智能有不同的方法。一些人工智能技术涉及符号推理和逻辑，而不一定涉及机器学习算法。

人工智能与机器学习与深度学习

深度学习是机器学习的子领域，而机器学习本身又是人工智能的子领域。人工智能是最广泛的领域，涵盖任何模仿人类的技术。机器学习将范围缩小到从数据中学习而非遵循固定规则的系统。深度学习进一步缩小了范围。它是建立在具有多层的人工神经网络之上的机器学习，这使得它能够处理大量非结构化数据，如图像、音频和文本。

所有的深度学习都是机器学习，所有的机器学习都是人工智能，但许多人工智能和机器学习完全不涉及深度学习。

生成式人工智能与机器学习

生成式人工智能是一种能够创建新内容（如文本、图像、音频或代码）的机器学习类型，而不仅仅是分析或排序现有数据。典型的机器学习模型学习预测结果，例如判断电子邮件是否为垃圾邮件或客户下一步可能购买什么。生成式模型更进一步，它足够深入地学习训练数据中的模式，从而产生符合这些模式的全新内容。

如今的大部分生成式人工智能运行在深度学习之上，使用在海量数据集上训练的神经网络来撰写产品描述、生成营销图片或起草客户服务回复。因此，可以将其视为嵌套玩偶中的又一层：生成式人工智能位于机器学习之内，而深度学习可能是连接它们的关键。

机器学习的类型

以下是机器学习各类别的更多详细信息：

• 监督学习
• 无监督学习
• 半监督学习
• 强化学习

监督学习

在监督式机器学习中，算法使用带标签的数据集进行训练，这些数据集包含输入和输出。算法通过学习两者之间的关系，利用未来数据来预测输出。终端用户可能熟悉的常见应用包括图像识别、垃圾邮件过滤、天气预报以及房价预测。

无监督学习

无监督式机器学习处理的是未标记的数据，其目标是发现隐藏的模式。 

常见应用包括：

• 市场细分
• 异常检测：在欺诈检测场景中尤其有用
• 降维：压缩大型数据集以加快分析速度

半监督学习

这种类型的机器学习同时涉及已标记和未标记的数据，特别是在已标记数据集稀缺且获取成本高昂的情况下。一个例子是开发用于诊断罕见疾病的机器学习模型，因为此类数据敏感、获取成本高且罕见。

算法可以利用已标记的数据集来学习模型，然后使用未标记的数据来优化和提升模型的性能。 

常见用途包括：

• 文本分类：对文档进行分类
• 图像分割：根据具有相似特征的像素将图像划分，有时用于分析医学扫描图像
• 情感分析：确定文本的情感基调

强化学习

在强化学习中，算法通过在模拟环境中进行试错来学习，对期望的行为给予奖励，对不期望的行为给予惩罚。其核心在于算法学会采取能够最大化其奖励的行动。

常见应用包括：

• 训练机器人玩游戏
• 训练自学习机器人
• 优化复杂系统中的资源分配：例如协调供应链生产和分销多个阶段中的物料流动

机器学习的示例

机器学习用于在数据中发现模式并据此做出预测。企业利用它来自动化诸如产品推荐、欺诈检测和需求预测等任务。机器学习应用已广泛出现在日常生活的许多领域，包括：自动化任务如产品推荐、欺诈检测和需求预测。机器学习应用已广泛出现在日常生活的许多领域，包括：

图像识别

机器学习的一个例子是图像识别。人工智能系统能够以高精度识别图像中的物体和场景。这被应用于面部识别软件、自动驾驶汽车以及社交媒体平台上的图像标签功能。

自然语言处理

机器学习可用于自然语言处理，以理解和处理人类语言。自然语言处理应用于虚拟助手、翻译工具以及社交媒体情感分析。

推荐引擎

机器学习还可用于生成推荐内容。AI算法为电子商务平台和流媒体服务上的此类系统提供动力，根据您过去的行为和偏好，建议您可能感兴趣的产品或内容。

企业如何利用机器学习

AI采用率已达到2025年受访组织的88%，据斯坦福大学称，这表明AI在商业中的应用现已成为主流。企业也报告了切实的收益。根据德勤2026年《企业中的AI现状》报告，66%的组织报告称通过采用AI获得了生产力和效率的提升，而53%的组织报告称获得了更好的洞察力和决策能力。

智能体AI——不仅推荐行动，而且执行行动的系統——正在兴起。在ServiceNow的2025年企业AI成熟度指数中，33%的组织正在试点或已经运行智能体AI用例，另有43%计划在接下来的一年内采用。在商业领域，这一点在Shopify的智能体商店页面中显而易见，它允许客户直接在ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot和Meta等AI渠道中发现和购买产品。

机器学习在商业环境中有许多应用，包括：

数据驱动的决策制定

机器学习可以分析来自整个商店的数据，例如销售、库存和客户行为，以识别模式和趋势。这与商店所有者可能正在使用的工具中内置的预测分析功能背后的技术相同。

Shopify商店所有者拥有Sidekick，这是一个可以直接访问商店数据的AI助手，能够运行分析查询、构建图表并主动提供见解。无需从头开始构建报告，你可以用自然语言提问，例如哪些产品正在流行，并获得即时答案。Physical Phones的创始人Cat Goetze使用AI来帮助做出商业决策。

“我将我所有的业务信息（特别是过去一年的支出和收入明细项）下载给了Claude，”

Cat在一集中说Shopify Masters。“我说，‘这是2025年的情况。我在2026年能负担得起多少人员开支？’那正是我当时苦苦思索的主要问题。”

改善客户体验

机器学习算法可以分析客户数据，例如购买历史和浏览行为，以推荐符合购物者兴趣的产品。人工智能已经改变了人们的购物方式：在2025年IBM的全球调查中，45%的消费者表示他们在购物过程中会寻求人工智能的帮助，41%的人专门使用它来研究产品。

基于机器学习的虚拟助手可以全天候帮助回答客户问题并解决基本问题，无需人工客服介入。Shopify Inbox，例如，连接到商店的数据，根据店主设定的语气和风格为客户问题生成由人工智能驱动的回复。

改善业务运营

机器学习可以通过分析金融交易来识别表明未经授权活动的模式，从而帮助提高欺诈检测能力和评估风险管理，帮助企业保护自身免受财务损失。机器学习还可以改善供应链，通过分析数据来预测需求波动并优化库存管理。这有助于企业确保在正确的时间拥有正确的产品库存，从而降低成本并提高效率。

营销和销售优化

机器学习通过分析客户数据和人口统计信息来识别营销活动的理想目标受众，从而提高广告效果，让企业能够充分利用其广告预算。此外，机器学习还能通过分析客户互动来进行潜在客户评分和销售预测，以预测哪些潜在客户更有可能转化为实际销售，帮助销售团队优先分配时间，将精力集中在更有潜力的潜在客户上。

机器学习还可以优化定价，生成根据需求和市场状况进行调整的建议，而不是依赖静态的、一次性的价格规则。Shopify的智能定价应用利用机器学习生成价格建议，包括降价和加价提示，以帮助优化商店的产品价格并提高利润。

产品开发

机器学习还可以根据客户反馈和使用数据帮助改进新产品设计和升级，以识别趋势并指导产品开发策略。这使得企业能够创建更好地满足客户需求的产品。机器学习还用于预测性维护，通过分析机器的传感器数据，有助于在设备故障发生前进行预防。这种主动方法避免了昂贵的停机时间和紧急维修费用。

如何开始使用人工智能和机器学习

如果你不确定从哪里开始，你并不孤单。在2025年Shopify的一项调查中，29%尚未尝试过AI工具的店主表示，他们不清楚这些工具究竟能做什么。*那些看到实际成果的企业通常不会从宏大的战略起步。他们会选择一个具体问题，尝试一款工具，然后在此基础上逐步扩展。以下是简单的实施路径：

1. 确定用例 

查看团队花费最多重复时间的地方，例如编写产品描述、反复回答相同的客户问题或手动提取每周报告，并从这些地方开始。内容生成是一个常见的用例，例如撰写营销文案或产品描述。具体到内容生成方面， 

2. 从内置工具开始

暂时跳过自定义开发，尝试你日常使用的工具中已有的AI功能，例如Shopify Sidekick。这些功能开箱即用，无需安装、配置或交给开发人员处理。

3. 衡量结果 

选择一个具体指标来追踪实施前后的变化，例如用于报告的小时数、回复客户消息的响应时间，或产品页面的转化率。

4. 扩展有效方案

一旦某个用例证明有效，就可以将其扩展到企业的其他部分。Maggy London的四人名电商团队从小处着手，向Shopify Sidekick提出关于销售业绩的简单问题。这种习惯逐渐演变为全公司的AI实践，使电商团队能够将每周报告时间缩短80%以上，从三到四小时减少到仅20至30分钟。

*基于2025年对来自澳大利亚、加拿大、英国、爱尔兰、新西兰和美国的500位Shopify商家进行的英文调查。受访者均为在该平台上运营两年以上的成熟商家。结果反映了该特定样本的体验，可能无法代表所有商家。