人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人制造出来的系统能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务，如学习、理解、推理、感知、适应等。它是计算机科学的一个分支，旨在开发能够模仿和执行人类智能任务的技术和系统。
然而，有几种技术或概念与人工智能相似，但不属于其范畴：
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种使计算机能够通过数据学习和改进性能的技术。虽然机器学习依赖于人工智能的某些原理，但它本身并不等同于人工智能。机器学习是人工智能的一个子集，它侧重于让计算机从经验中学习，并基于这些经验做出决策。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个子集，它使用深度神经网络来处理复杂的模式识别问题。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成就，但它同样属于机器学习的范畴，而不是人工智能。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：NLP是研究如何让计算机理解和生成人类语言的技术。虽然NLP可以用于实现一些类似于人工智能的功能，但它更多地关注于理解和生成文本，而不是模拟人类的智能行为。
4. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于规则的计算机程序，它根据领域专家的知识来解决特定领域的问题。尽管专家系统可以模拟人类专家的知识和推理能力，但它仍然是一个特定的应用，而非整个人工智能的范畴。
5. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何创建和使用机器人的学科。虽然机器人可以执行复杂的任务，但它们的行为和决策通常是基于预先编程的程序和算法，而不是真正的智能。
6. 认知科学（Cognitive Science）：认知科学是研究人类大脑和行为的科学。虽然认知科学可以帮助我们理解人类智能的本质，但它本身不等同于人工智能，而是人工智能研究的基础之一。
总之，虽然人工智能是一个广泛的领域，但它并不是一个包罗万象的概念。它包括了机器学习、深度学习、自然语言处理、专家系统、机器人学和认知科学等多个子领域。这些子领域虽然都与人类智能有关，但它们各自具有不同的研究重点和应用领域。
