人工智能被广泛使用，实际上，所有商业行业都从人工智能的进步中获利。人工智能、数据科学、机器学习、深度学习等短语几乎是其中的同义词，这让事情变得更加复杂。
什么是人工智能？
任何计算机程序正在尝试人类大脑自然发生的事情的技术都被称为人工智能（AI）。人工智能和人们每天的生活息息相关，包括阅读书面语言、听语音、识别图片中的物品等。大多数都是我们的大脑在发展和与环境互动的过程中自发掌握的，然后通过正规教育加以改进和进步。
虽然计算机发现这些活动相当困难，但人类却相当擅长这些活动。人工智能通常被用来描述能够学习和执行这些任务的计算机算法（结构化程序的手段）。
什么是数据科学？
数据科学是源自数据的知识的总称，就像人工智能是指智能一样。数据科学是从数据中获取知识（见解、教训等）的技术和程序的集合。可以使用任何类型的数据（股票价格、来自降雨量计的传感器数据、录音、卫星图像等）。数据处理、统计分析、数据故事和其他数据科学实践是数据可能被处理、分析和展示的例子。有时，有时这些分析很简单（如平均降雨量）。有时，它们可能会相当困难。然而，这都是数据科学。
人工智能需要数据科学吗？
人类（或数据分析机器）在试图从数据中学习之前，研究数据往往是有益的。数据科学家经常清理数据，取出关键信息，然后将这些信息交给人工智能，以便它能够继续学习。由于人工智能可能集中在数据的特定部分，因此这种干预通常有助于改善人工智能的学习。
然而，当今最先进的人工智能能够对几乎没有进行过预处理的大量数据进行分类。此外，还有一些自动化软件可以帮助人工智能准备和选择数据。因此，并非所有复杂的人工智能都需要传统的数据科学。
数据科学需要人工智能吗？
有时需要。数据科学可以独立用于理解、表达和分享有关数据的想法。例如，统计分析不需要复杂的人工智能，可以用来检查降雨数据，以确定平均降雨量是增加还是减少的趋势。然而，人工智能可以用于从传统数据科学方法看不到的数据中提取见解。在处理复杂数据类型(如视频)或非常高的数据量时尤其如此。
结论
这两个术语似乎是相互矛盾的，或者说是竞争对手。其实情况并非如此。理解数据，以及协助计算机从数据中学习，并应用他们的洞察力来自动解决问题，都是数据和机器智能这个大课题的一部分。数据科学和人工智能对企业来说都是必不可少的，并能很好地协同工作。我们可以预见，未来这两者之间将实现无缝交互，消除在两者之间做出选择的必要性。