目前关于这些问题的公开讨论中，经常使用“AI”这个术语作为一个智能的通用词，这使得人们很难推断出新兴技术的范围和后果。因此，我们有必要深入了解AI在最近和曾经被用来指代什么。
如今大多数被称为AI的东西，尤其是在公共领域，实际上是机器学习(ML)，这个术语在过去几十年里一直在使用。ML是一个算法领域，融合了统计学、计算机科学和许多其他学科的思想(见下文)，设计处理数据、做出预测和帮助做出决策的算法。
就对现实世界的影响而言，ML是真实存在的，而不仅是最近才火起来的。事实上，在20世纪90年代初期，ML就已展现出将为产业界带来巨大改变的苗头。到了世纪之交，亚马逊等具有前瞻性的公司就已经在他们的业务中使用机器学习、解决关键任务、后端欺诈检测和
供应链预测中存在的问题，以及建立面向消费者的创新服务，如推荐系统。
在随后的20年里，随着数据集和计算资源的迅速增长，很明显，ML很快将不仅为亚马逊提供动力，而且将为任何一家可以将决策与大规模数据关联在一起的公司提供动力。新的商业模式将会出现。
“数据科学”一词用来指代这种现象，反映了ML算法专家与数据库和分布式系统专家合作构建可扩展、强大的ML系统的需要，也反映了这样的系统将产生更大范围的社会影响。过去几年，这种思想和技术趋势的融合被重新命名为“
人工智能”。这种品牌重塑的做法值得仔细审查。
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