在人工智能（AI）的发展史上，机器学习和深度学习是两个不可或缺的关键技术，它们分别代表了AI领域不同阶段的突破。张雪峰谈人工智能时，不仅要分析这些技术如何推动AI进步，还要探讨它们之间的联系以及未来的发展趋势。
1. 人工智能与机器学习：历史回顾
早期的人工智能研究主要集中在专家系统、决策支持系统等领域，但随着数据量的爆炸性增长和计算能力的飞速提升，人们开始寻找一种更为有效率、能自动从数据中提取模式并做出预测或决策的手段。这就是机器学习诞生的背景。张雪峰谈人工智能时，他会强调机器学习作为实现AI目标的一个重要工具。
2. 深度学习革命：新纪元之始
然而，在传统统计方法和规则驱动算法面前，深度神经网络（DNNs）带来了革命性的变化。自2010年代初以来，一系列突破性的成果，如AlexNet赢得ImageNet大赛、BERT模型在自然语言处理（NLP）中的应用，使得深度学习成为主导科技。此刻，如果我们问张雪峰他对此有何看法，他可能会指出这一转变标志着人类理解复杂现象的一种全新途径，并且这种途径已经开始改变我们的世界。
3. 张雪峰视角下的两者关系
对于这两个概念来说，他们不仅是技术上的进化，也是在解决问题方式上的重大转变。机械式规则驱动被替换成了基于数据和统计学原理的事实发现，而后者又进一步演化为利用大量数据训练能够模仿人类认知过程的大型模型。在这个过程中，张雪峰谈人工智能时，他一定会强调这是一个迭代而非断层的过程，每一步都站在前人的肩膀上进行创新。
4. 未来展望：继续探索与融合
尽管目前已有显著成就，但未来仍然充满挑战。一方面，我们需要更加精细地理解人类认知，以便开发出更接近人类水平的问题解决能力；另一方面，我们还需应对隐私保护、伦理道德等社会责任问题。在这样的背景下，张雪锋可能会提出将来应该如何通过跨学科合作加快知识积累速度，以及如何确保这些技术得到良好的治理，以实现其正面的社会影响。
总结：
本文通过梳理从机器学习到深度学习这一历史脉络，以及它们相互间内涵丰富的情感联系，为读者提供了一幅完整的人工智能发展图景。而对于张雪锋这样一位关注AI前沿趋势并不断思考其潜力与挑战的人物，其独到的见解无疑为我们指明了方向，让我们共同期待着这个智慧时代即将开启的大门。
