人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和数据挖掘（Data Mining）是两个密切相关但又有区别的概念。它们都是计算机科学领域的重要分支，旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。
1. 定义和目标：
人工智能是指使计算机系统能够模拟人类智能的技术和过程。它的目标是使计算机具备像人类一样的感知、推理、学习和解决问题的能力。而数据挖掘是从大量的数据中提取有价值信息的过程，其目标是发现数据中的模式、关联和趋势。
2. 应用领域：
人工智能主要应用于需要复杂决策和推理的场景，如自动驾驶、医疗诊断、金融预测等。数据挖掘则广泛应用于商业、科研等领域，用于发现数据中的有用信息，如客户行为分析、市场趋势预测等。
3. 技术方法：
人工智能通常涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理等高级技术，这些技术可以帮助计算机模仿人类的思维方式，进行自主学习和推理。数据挖掘则主要依赖于统计分析、聚类分析、关联规则挖掘等方法，通过对数据的深入分析，发现其中的规律和关联。
4. 结果形式：
人工智能的结果通常是具有解释性的，即计算机能够理解其决策过程。而数据挖掘的结果往往是无解释性的，即计算机只是简单地将数据分类或找出关联，而无法解释其背后的逻辑。
5. 应用效果：
人工智能的应用效果往往更加显著，因为它可以解决一些复杂的问题，如自动驾驶汽车在复杂路况下的安全行驶。而数据挖掘的应用效果则更加广泛，它可以帮助企业更好地了解客户需求，优化业务流程，提高运营效率。
总之，人工智能和数据挖掘虽然都是从大量数据中提取有价值的信息，但它们的侧重点和方法有所不同。人工智能更侧重于模拟人类智能，实现自主学习和推理；而数据挖掘则更侧重于通过统计分析和模式识别，发现数据中的规律和关联。
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