机器学习系统从过去的数据中学习并自主适应新情况，而基于规则的系统则依赖于人为干预进行任何修改。
基于规则的人工智能是一种基于一组预定规则的AI系统。这些规则是由人类创建的，并定义了系统在不同情况下将采取的行动。
例如，如果发生X，则应执行Y。基于规则的人工智能本质上是确定性的，这意味着它采用因果方法。
基于规则的人工智能模型需要基本的数据和信息才能成功运行，而且它们仅限于执行编程的任务和功能。它们是机器人过程自动化的一种更高级的形式，可用于数据输入、文档分类和欺诈检测等任务。
来源:AnalyticsVidhya
机器学习是人工智能的一个分支，专注于使用数据和算法来模仿人类的学习方式。机器学习算法经过训练，可以根据过去的数据进行预测和分类，并随着时间的推移逐渐提高准确性。
机器学习模型分为三个主要类别：监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习包括使用标记数据训练模型来进行预测。无监督学习包括在未标记的数据中寻找模式，半监督学习是两者的结合。
机器学习算法通常使用加速解决方案开发的框架创建，例如TensorFlow和PyTorch。机器学习有广泛的用例，包括自然语言处理、图像识别和欺诈检测。
基于规则的人工智能和机器学习的主要区别在于，基于规则的系统依赖于人类编码的规则来做出决策，而机器学习系统则从过去的数据中学习，并自行适应新情况。基于规则的人工智能模型是确定性的，仅限于执行编程的任务，而机器学习模型可以用于广泛的任务和功能。
基于规则的模型最适合于问题定义明确、输入数据结构化、规则清晰且易于理解的情况。对于可以分解为一系列逻辑步骤的问题，它们非常有效，在这些步骤中，可以根据一组if-then规则预测结果。基于规则的系统的例子包括医疗和法律领域的专家系统、金融领域的欺诈检测系统以及客户服务领域的聊天机器人。
在这些情况下，规则通常是固定的，不会频繁更改，系统操作的数据相对简单且结构化。然而，基于规则的模型可能不适用于数据是非结构化的或规则不断变化的更复杂的问题，因为它们可能无法处理必要的灵活性和适应性。
机器学习非常适合问题复杂且输入数据是非结构化、有噪声或可变的情况。它还非常适合用于管理数据的规则或模式未知，但可以通过分析发现的情况。机器学习模型可以处理大量数据，并可以识别复杂的模式和关系，这些模式和关系对人类分析师来说可能不会立即显现出来。
它们可用于广泛的应用，包括图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统和预测分析。当问题是动态的，并且规则或模式随时间变化时，机器学习模型特别有用。然而，机器学习模型需要大量高质量的训练数据，并且可能需要大量的计算资源来进行训练和推断，这在某些情况下可能会成为采用的障碍。
来源:Megaputer
尽管基于规则的人工智能和机器学习都有其优缺点，但两者之间的选择取决于具体的用例。基于规则的人工智能最适合于具有确定性且不需要适应新情况的任务，而机器学习最适合于需要适应和从过去数据中学习的任务。随着人工智能的不断发展，基于规则的系统和机器学习都将在塑造其未来方面发挥重要作用。
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