写一篇750字的文章，介绍人工智能和机器学习的区别以及它们如何改变我们的世界。
人工智能和机器学习是如今最受关注的技术领域之一。虽然这两个术语通常被用来互换，但它们实际上有着不同的含义和应用。在这篇文章中，我将详细介绍人工智能和机器学习的区别，以及它们如何改变我们的世界。

人工智能是一种广义的概念，它涵盖了许多不同的技术和应用领域。在最基本的层面，人工智能是指计算机程序能够模拟人类的思维过程，以完成各种任务。这些任务可以包括图像和语音识别、自然语言处理、推理等。为了实现这些任务，人工智能系统需要具有相应的算法、数据结构和模型，这些模型可以使用机器学习算法进行训练。

机器学习是人工智能的一个重要分支，它是一种让计算机通过学习数据模式，实现自主学习的过程。机器学习本质上是数学和统计学的应用，它利用大量数据来训练机器学习算法，从而使计算机能够根据输入数据作出预测或分类决策。机器学习有许多不同的算法和应用，如决策树、神经网络、朴素贝叶斯、支持向量机等等。这些算法在语音识别、自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域有着广泛的应用。

与人工智能不同，机器学习算法是一种特定的技术，它需要通过训练来学习如何完成特定的任务。传统的计算机程序是由程序员编写代码来实现的，而机器学习算法则是根据数据和模型训练出来的。这样的好处是，当数据和模型不断更新和改进时，机器学习算法也会逐步改进。例如，当一台医疗设备收集更多的数据时，机器学习算法可以通过重新训练来改进筛查癌症的精准度。

人工智能和机器学习正在改变我们的世界。它们已经在许多领域得到广泛应用，如医疗、金融、制造业、交通等。例如，人工智能在医疗领域的应用已经取得了重大进展。医疗设备可以通过图像识别和机器学习算法来自动识别疾病和异常。这样医生就能够更早地诊断疾病，从而提高治疗的效果。

除此之外，人工智能和机器学习还可以推动社会公正和环境保护等方面的进展。人工智能可以帮助政府管理公共资源，保护环境和推动可持续发展。例如，在城市规划方面，通过图像识别和数据分析，城市管理者可以更好地了解城市的交通流量、公共设施使用情况等。这样，他们可以更好地规划城市，提高城市的生活质量和公共服务水平。

虽然人工智能和机器学习带来的应用非常广泛，但所有的技术都有其局限性。人工智能技术的局限性在于需要大量数据和计算能力，同时也需要更多人类专业知识和技能来开发和维护这些复杂的系统。机器学习算法的局限性在于需要足够的数据来进行训练，同时也需要更多人类专业知识和技能来挖掘和利用这些数据。为了更好地利用人工智能和机器学习技术，我们需要更多的跨领域合作、政策制定和社会伦理的探讨。

总之，人工智能和机器学习正在快速发展，其应用领域也在不断拓展。随着技术的进步，我们可以期待看到更多的创新和进步，同时也需要更多地探讨如何在该技术的使用中保护人类利益。