人工智能（artificial intelligence，简称ai）和统计学是两个密切相关但又有区别的领域。它们在研究方法、应用领域和理论基础上有所不同。
1. 研究方法：
- 统计学是一门应用数学，它使用概率论、数理统计和线性代数等概念来分析和解释数据。统计学家关注数据的收集、处理、分析和解释，以便从数据中提取有用的信息。
- 人工智能则是研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科。它涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域。人工智能的目标是让计算机具备感知、推理、学习和解决问题的能力。
2. 应用领域：
- 统计学广泛应用于各个领域，如医学、经济学、社会科学、工程学等。统计学家通过分析数据来预测趋势、评估风险、制定政策等。
- 人工智能则更多地应用于需要智能决策的场景，如自动驾驶汽车、医疗诊断系统、智能助手、推荐系统等。人工智能技术可以帮助解决复杂的问题，提供个性化的服务。
3. 理论基础：
- 统计学的理论基础包括概率论、数理统计、随机过程、多元统计分析等。统计学家使用这些理论来建立模型和假设，并进行数据分析。
- 人工智能的理论基础包括机器学习理论、深度学习理论、神经网络理论等。人工智能研究者使用这些理论来设计和实现智能算法，以模拟人类的智能行为。
4. 目标和方法：
- 统计学的目标是通过对数据的分析和解释，为决策者提供有价值的信息和建议。统计学家使用各种统计方法和工具来处理数据，并得出可靠的结论。
- 人工智能的目标是使计算机具备类似人类的智能能力，能够自主地解决问题和做出决策。人工智能研究者使用各种机器学习算法和深度学习技术来实现这一目标。
总之，统计学和人工智能虽然都涉及数据处理和分析，但它们的侧重点和应用领域有所不同。统计学更注重数据的收集、处理和解释，而人工智能则更侧重于利用机器学习和深度学习技术来模拟人类的智能行为。
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