由人工神经网络训练的程序与使用编程语言和数学算法编写的程序之间存在一些差异：
1. 学习与编程：人工智能程序是使用大型数据集进行训练的，而传统程序是使用程序员明确定义的一组指令编写的。
2. 灵活性与刚性：人工智能程序可以适应新的数据或情况，而传统程序则遵循一组固定的规则。
3.泛化与专业化：人工智能程序可以很好地泛化到新情况，而传统程序则针对特定任务进行优化。
4.数据驱动与算法驱动：人工智能程序由数据驱动，而传统程序由算法驱动。
5. 训练时间与执行时间：人工智能程序需要大量的计算资源和时间来训练，而传统程序可以快速执行。
6. 可解释性与不可解释性：人工智能程序通常比传统程序更难解释，这使得理解为什么做出特定决定变得困难。
7.可扩展性与有限的可扩展性：人工智能程序可以扩展以处理大量数据和复杂问题，而传统程序在面临类似挑战时可能会变得效率较低或崩溃。
8. 处理不确定性与确定性：人工智能程序可以处理不确定性和概率推理，而传统程序依赖确定性逻辑。
9. 强化学习与预定义目标：人工智能程序可以从反馈和奖励中学习，而传统程序旨在实现预定义目标。
10.自我改进与静态设计：人工智能程序有潜力随着时间的推移自我改进，而传统程序则保持静态，直到被创建者更新。