传统人工智能和现代人工智能之间存在一些区别。以下是它们之间的主要区别：

1. 数据量和计算能力：传统人工智能主要依赖于规则和逻辑推理，其算法和模型对数据量和计算能力的要求相对较低。而现代人工智能则是基于机器学习和深度学习等技术，对大规模数据和强大的计算能力有更高的需求。

2. 学习方式：传统人工智能通常是通过手动编写规则和逻辑来实现任务。而现代人工智能更注重从数据中学习，通过训练模型从大量数据中提取模式和规律，并进行预测和决策。

3. 适应性和泛化能力：传统人工智能在面对新的问题或环境时通常需要手动调整和修改规则和逻辑。而现代人工智能具有更好的适应性和泛化能力，可以通过学习和训练来适应新的情境，并具有更广泛的应用领域。

4. 自主性和创造性：传统人工智能主要是执行预先定义的任务和规则，缺乏自主性和创造性。而现代人工智能在某种程度上可以具备一定的自主性和创造性，能够通过学习和推理生成新的内容或解决方案。

5. 算法和模型：传统人工智能使用的算法和模型主要包括专家系统、规则引擎和决策树等。而现代人工智能则使用更多种类的算法和模型，如神经网络、深度学习模型和强化学习等。

总体而言，传统人工智能更依赖于人工编程和规则制定，而现代人工智能更注重数据驱动和机器学习。现代人工智能在处理复杂问题、大规模数据和自主决策方面具有更大的优势。