マルコフ連鎖は、現在の状態に基づいてシステムの次の状態を予測する確率を使用するモデルです。一方、AIはアルゴリズムを使用して予測を行います。AIは通常、機械学習、深い学習、自然言語処理などのデータ駆動型の手法を使用して、意思決定と予測を行うことを伴います。AIは経験から学ぶこともできます。つまり、過去のデータから学習し、時間の経過とともに予測を改善することができます。AIは、パターンを特定し、人間が行えないかもしれない決定を下すこともできます。したがって、AIはマルコフチェーンよりも強力で洗練されています。
A Markov chain is a model that uses probability to predict the next state of a system based on the current state. AI, on the other hand, uses algorithms to make its predictions. AI usually involves the use of data-driven techniques such as machine learning, deep learning, and natural language processing to make decisions and predictions. AI is also capable of learning from experience, meaning it can learn from past data and improve its predictions over time. AI is also capable of identifying patterns and making decisions that a human may not be able to make. Therefore, AI is more powerful and sophisticated than a Markov chain.