人工智能和數據挖掘在實質上存在一些區別。

1、定義：人工智能是一門更廣泛的科學，旨在使計算機系統具備感知、推理、學習和決策等人類智能特征。數據挖掘則是從大量數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程，它通常被視為人工智能的一個子領域。

2、目標：人工智能的目標是構建具備智能能力的系統，包括感知環境、理解語言、進行推理和決策等。而數據挖掘的目標則是從數據中提取有價值的信息和模式，以用于未來的機器學習和人工智能應用。

3、方法：人工智能的方法包括機器學習、深度學習等，它們通過設計和開發能夠模仿人類智能行為的計算機系統來實現目標。而數據挖掘則使用統計分析、模式識別等技術來發現隱藏在數據中的模式、關聯和趨勢。

雖然人工智能和數據挖掘在目標和方法上有一定的區別，但它們在實際應用中常常相互結合。數據挖掘可以為人工智能提供重要的數據支持，幫助訓練和改進人工智能系統。同時，人工智能也可以為數據挖掘提供更強大的算法和模型，提高數據挖掘的效率和準確性。

總之，人工智能和數據挖掘在實質上存在一些區別，但它們在實際應用中常常相互結合，共同推動著人工智能技術的發展。