1. 机器学习与深度学习

机器学习和深度学习是AI领域的两种主要技术路线。机器学习是一种数据驱动的方法，通过训练模型来识别模式和规律。深度学习是机器学习的一个子领域，主要关注神经网络模型，特别是深度神经网络。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果，但需要大量计算资源和数据。相比之下，机器学习方法通常更适用于小规模数据和简单任务。

2. 强化学习与监督学习

强化学习和监督学习是两种不同的学习方法。监督学习是一种有标签的学习方法，通过已知的输入输出对来训练模型。强化学习是一种无标签的学习方法，通过试错过程来优化模型。强化学习在游戏、机器人控制等领域取得了一定的成功，但对环境的建模和奖励函数的设计要求较高。相比之下，监督学习方法更适用于有明确目标和评价标准的任务。

3. 符号推理与神经网络

符号推理和神经网络是两种不同的知识表示和推理方法。符号推理基于逻辑规则和先验知识，适用于结构化知识表示和推理。神经网络基于数值计算，适用于非结构化数据和复杂模式识别。符号推理方法在自然语言处理、知识图谱等领域有一定的应用，但在处理非结构化数据和复杂问题时，神经网络方法通常表现更好。