人工智能与传统软件开发的区别在于，人工智能依赖于大数据和机器学习等技术，可以自我学习、自我优化以及自我适应，能够模拟人类的思维过程，解决更加复杂的任务，而传统软件开发通常是固定程序的执行，基本上不会自我调整。
人工智能的开发需要遵循一些特殊的方法和流程。在人工智能开发领域，数据具有极其重要的地位，因为只有大量的数据才能让人工智能进行学习并不断完善自己的模型。人工智能开发分为两个主要步骤：训练和推理。在训练阶段，人工智能系统通过大量的数据来训练和完善自己的算法，以便对未知数据做出正确的预测或分类。而在推理阶段，人工智能系统已经学习了足够的知识和经验，并且可以处理新的数据。
相比之下，传统软件开发通常使用固定的算法和程序，不需要大量的数据进行学习和优化。传统软件开发注重的是问题域的建模和编码实现。开发团队通过需求分析、设计和编码等步骤，开发出符合用户需求的软件应用程序。
在开发方法上，人工智能开发还有很多独特的技术和方法。例如，神经网络就是一种常用的人工智能算法，它利用数学模型来模拟人类大脑神经网络的结构，从而实现自我学习和自我优化。除了神经网络之外，还有许多其他的人工智能算法和技术，如支持向量机和深度学习等。
另外，在人工智能开发的过程中，还需要大规模的计算资源来支持训练和推理。通常情况下，这些计算资源需要部署在高性能的服务器或云平台上，以确保系统的高效性和可靠性。
总之，人工智能与传统软件开发的区别在于前者更依赖于数据、自我学习和自我适应等技术，而后者更注重问题域建模和编码实现。这就要求人工智能开发者具有更加丰富和深入的专业知识和技能，同时也需要其掌握更多的新兴技术和工具。