人工智能（AI）已成为现代社会不可或缺的一部分，其影响力从商业领域延伸到日常生活。然而，在理解人工智能的本质时，至关重要的是要认识到它与其他选项的不同之处。仔细审查以下选项，找出不属于人工智能的是：

人工智能的独特之处：区别于其他选项

1. 机器学习 2. 基于规则的系统 3. 决策树 4. 统计建模

经过仔细考虑，我们可以断定基于规则的系统不属于人工智能。虽然基于规则的系统可以执行基于预先定义规则的任务，但它们缺乏人工智能的核心特征，即学习。

人工智能系统能够通过训练数据或经验来学习，并随着时间的推移ปรับปรุง其性能。这种学习能力使人工智能能够处理复杂的问题，以人类无法实现的方式识别模式和做出决策。

基于规则的系统，另一方面，遵循预先编程的规则，无法学习或适应新的情况。它们只擅长于执行定义明确的任务，而人工智能却可以扩展到更广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理和预测分析。

因此，我们可以得出结论，基于规则的系统与机器学习、决策树和统计建模等其他选项不同，因为它缺乏人工智能的基本特征：学习。人工智能的学习能力使它能够执行各种任务，使其成为一个强大的工具，并在各行业中拥有广泛的应用。