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医疗保健：医疗保健行业采用的人工智能可以提供裁缝制作的药物和X -Rays诊断。
制造业：制造业采用人工智能来使用循环网络来评估工厂设施中的物联网数据，因为它输入了连接的设备以预测负载和需求。
生命科学：人工智能技术可以释放数据的全部潜力，以解决人们面临的一些主要健康问题，从确保药物的安全到将新药推向市场。
零售：零售行业提供量身定制的建议，并提供人工智能提供的虚拟购物功能，并讨论购买用户的选择。
银行：银行采用的人工智能提高了人类活动的速度，准确性和效率。
公共部门：人工智能可以使智能城市更加聪明，并且可以帮助紧急机构为任务和预防性维护做准备。
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人工智能研究领域非常广泛，几乎涉及数学，特殊物理，信息，心理学，生理学，医学，语言学，逻辑和哲学等几乎重要的学科。
目前，研究过程中通常使用两种方式。一个是从内部到外部。从内部到外部，从揭示人脑的结构和人类智力的奥秘开始。目的是了解大脑处理信息的过程。目的是创建智能信息处理理论。
另一个是从外部到内部，从计算机模拟的智能活动开始，目标是研究和开发智能机器或系统，并努力实现与人类智能活动相似的类似效果。简而言之人工智能是为了找出人工智能的相关原理，以便计算机更聪明，更有用。
扩展信息：
中国的人工智能发展迅速，中国政府也非常重视人工智能的发展。据估计，到2020年，中国人工智能行业的规模将超过1500亿元人民币，这将推动相关行业的规模在2017年全球新兴人工智能项目中，中国占51％，而且数量超过美国。人才差距超过500万。
世界上有360多所大学通过人工智能研究，其中包括在美国近170个大学，在中国只有30个大学。尽管一些中国大学已经建立了相关课程，但他们缺乏一般人工智能的基本教学能力，并且大学缺乏培养以应用功能的面向应用的人才。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究并开发了用于模拟，扩展和扩展的智能理论，方法，技术和应用系统。ArtherticeIntellioncence是计算机科学的分支。它试图了解智力的本质，并生产一种可以响应人类情报的新智能机器。自然语言处理和专家系统。“人工智能”一词最初是在1956年在达特茅斯协会提出的。许多理论和原则以及人工智能的概念也扩大了。徒劳人工智能是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括一门非常广泛的科学科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。但是不同的时代。不同的人对这项“复杂工作”有不同的理解。例如，最初需要的重型科学和工程计算是人类大脑。现在，计算机不仅可以完成此计算，而且可以比人大脑更快，更准确地完成计算。这项工作是“一项复杂的任务，需要人类的智能才能完成”。可以看出，随着时代的发展和技术的发展，复杂任务的定义发生了变化。人工智能的具体目标自然而然地随着时代的变化而自然发展。一方面，它继续获得新的进步，一方面，它已转移到一个更有意义，更艰难的目标。 主要材料意味着可用于研究人工智能和可以意识到人工智能技术的机器是计算机。人工智能的发展历史与计算机科学和技术的发展历史有关。除了计算机科学外，人工智能还涉及许多学科，例如信息理论，控制理论，自动化，生物学，生物学，生物学，心理学，数学逻辑，语言学，语言学，医学和哲学。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示，自动推理和搜索方法，机器学习和知识获取，知识处理系统，自然语言理解，计算机视觉，智能机器人，自动程序设计和自动计划设计和其他方面。
[编辑本段] [手册和智能]
人工智能的定义可以分为两个部分，即“人造”和“智能”。“人造”更好地理解，争议不是很好。有时我们必须考虑什么是人类和制造，还是水平是什么。智力足够高以创造人工智能，等等。
“智力”是什么，有很多问题。这涉及其他问题，例如意识，自我，思维（包括无意识的_Mind）。人们理解的唯一智慧是人们自己的智慧，但这是一个普遍的认可。我们对我们自己的智力的理解非常有限，对人类智慧的需求的必要要素有限，所以这是难以定义“人造”制造的“智能”。因此，有关智能本身的搜索。对动物或其他人工系统的其他智能也通常被视为与人工智能有关的研究主题。
人工智能目前正在计算机领域，该领域受到了越来越多的关注。它应用于机器人，经济和政治决策，控制系统和仿真系统中。
[编辑本段] [人工智能的定义]
纳尔逊教授是美国著名的斯坦福大学人工智能研究中心，它定义了这种对人工智能的定义：“人工智能是一门关于知识的学科 - 如何代表知识以及如何获得知识和使用知识。”马萨诸塞州理工学院的另一位美国公司温斯顿也认为：“人工智能是研究可以使计算机过去做的智能工作。”这些主张反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。也就是说，人工智能是研究人类智能活动，用一定的智能构建人造系统的定律，并研究如何使计算机完成人类智能在人类智能中的智能过去，也就是说，要研究如何应用计算机软件和硬件来模拟人类中的某些人类智能，以模拟人类基本理论，方法和行为技术的某些智能。
人工智能（AI）是计算机学科（AI）的分支。自1970年代以来，它一直被称为世界上三项主要的切割边缘技术（空间技术，能源技术，人工智能）之一。它也被认为是21世纪的三个顶级技术之一（基因工程，纳米 - 纳米 -科学和人工智能）。这是因为它在过去三十年中取得了快速发展，在许多纪律领域已广泛使用，并取得了成果。人工智能逐渐成为一个独立的分支。
人工智能是一门学科，可以使一些思维过程和智能行为（例如学习，推理，思维，计划等）模拟计算机。可以说，哲学和语言学几乎是自然科学和社会科学的所有学科。该范围远远超出了计算机科学的范围。人工智能与思维科学之间的关系是实践与理论之间的关系。人工智能处于思维科学的技术应用水平。它是一个应用程序分支。从思维的观点来看，人工智能不仅限于逻辑思维。有必要考虑图像思维和鼓舞人心的思维，以促进人工智能的突破发展。数学通常被认为是多个学科的基础科学。数学也进入语言和思维领域。智能学科还必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑，模糊数学等中发挥作用，而且数学进入人工智能学科。他们将相互推广并发展更快。
[编辑本段] [实际应用程序]
机器视觉：指纹识别，面部识别，视网膜识别，虹膜识别，棕榈线识别，专家系统，智能搜索，定理证明，游戏，自动编程和航空航天应用程序。
[编辑本段] [学科范围]
人工智能是学科的边缘，属于自然科学和社会科学的十字架。
[编辑本段] [涉及学科]
哲学与认知科学，数学，神经病学，心理学，计算机科学，信息理论，控制理论，不规则理论，仿生主义，
[编辑本段] [研究范围]
自然语言处理，知识表现，智能搜索，计划，计划，机器学习，知识获取，调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不准确和不确定的管理，人工生活，神经网络，神经网络，神经网络，复杂系统，遗传算法
[编辑本段] [应用程序字段]
智能控制，机器人技术，语言和图像理解，基因编程
[编辑本段] [意识与人工智能之间的差异]
就其本质而言，人工智能是对人们思考的信息过程的模拟。
对于人类思维模拟，可以从两条道路上进行。一个是结构模拟，模仿人脑的结构机制以创建“人脑”机器；第二个是功能模拟，暂时将人脑的内部结构放在一边，从IT功能过程模拟中，现代电子计算机的出现是人类脑思维功能的模拟，以及对人脑信息过程的模拟思维。
人工智能不是人类的智力，也不超过人类的智力。
“机器思维”是人类思维的本质：
1.人工智能的过程纯粹是无意识的机械物理学。人类智力主要是一个生理和心理过程。
2.人工智能不是社交。
3.人工智能没有能力移动人类意识。
4.两者的思考始终是领先的，计算机的功能就在后面。
[编辑本段] [强大的人工智能和虚弱的人工智能]
人工智能的更为流行的定义也是该领域的早期定义。它是约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出的|在1956年：举行达特茅斯会议：人工智能是让机器使机器使机器看起来像是人们所显示的智能行为。人工智能的智能是人类制造机器。从总的来说，人工智能的大多数定义可以分为四类，即，机器“像人”，“像人”，“理性思维”，“理性思维”和“理性行动”。“行动”应理解为采取行动或制定行动决策而不是身体运动的决定。
强大的人工智能
强烈的人工智能观点认为，可以创建可以真正合理的推理和解决问题的智能机器，并且可以将这种机器视为有意识和自我意识。有两种强大的人工智能类型：
人们的人工智能，即机器的思维和推理就像人们的思想。
非类人的人工智能，即机器作为一个人具有完全不同的意识和意识，并使用完全不同的推理方式作为人类。
人工智能薄弱
人们认为，薄弱的人工智能观点是不可能创建能够真正合理的推理和解决问题的智能机器。
主流科学研究集中在人工智能上，人们普遍认为该研究领域已取得了相当大的成就。强大的人工智能的研究处于停滞状态。
强烈人工智能的哲学争议
“强大人工智能”一词最初是由约翰·罗杰斯·海勒（John Rogers Hyler）为计算机和其他信息处理机的处理机创建的。它被定义为：
“强有力的人工智能意见认为，计算机不是研究人们思考的工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就在思考。”3，1980）这意味着计算机从事智能活动。智能的含义是多才多艺和不确定的，如下所述。当使用计算机解决问题时，您必须知道清晰的程序。当人们不知道该过程时，很多情况都可以根据HEU持续的方法巧妙地解决问题。例如，识别文本，图形，声音等。此外，由于学习的基础推理，改善和归纳推理的能力也是一个例子。此外，尽管解决方案很明显，但实施它需要很长时间。对于此类问题，人们可以在短时间内找到一个好的解决方案，例如竞争竞争。此外，当计算机没有提供足够的逻辑正确信息时，它就无法理解其含义，并且如果人们只给予人们不足和不正确的信息，人们可以根据适当的补充信息掌握它，并且他们也可以掌握它。以其含义为例。自然语言就是一个例子。使用计算机对自然语言进行处理称为自然语言处理。
关于强人人工智能的辩论与更广泛的 - 宽 - - 软件和二元论。辩论的要点是：如果机器的唯一工作原理是转换编码数据，则它考虑了这台机器吗？希勒认为这是不可能的。代码和这种实用的事情不了解。机器确实在思考和有意识的人类。
丹尼尔·丹内特（Daniel C. Dennett）对其书籍意识的信念解释说，人们只是一台灵魂机器。我们为什么认为人们可以拥有聪明和普通的机器？他认为上述数据转换机可能具有思维和意识。
一些哲学家认为，如果有弱的人工智能可用，那么也可以实现强大的人工智能。我永远不知道另一个人是否真的像我这样很聪明，还是她 /他看起来很聪明。基于这一论点，因为虚弱的人工智能认为机器看起来很聪明，因此不能完全否认这台机器真的很聪明。布莱克本认为这是一个主观问题。
应当指出的是，虚弱的人工智能并没有完全反对强大的人工智能，也就是说，即使强大的人工智能是可能的，人工智能仍然有意义。至少，当今的计算机可以做一些事情，例如算术操作，等等。。，一百多年前，它们被认为是聪明的。
[编辑本段] [人工智能的简短历史]
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但是随着自1941年以来电子计算机的开发，技术最终可以创造机器智能。然后，由于研究人员已经开发了许多理论和原则，并且人工智能的概念也已经建立了。扩展。在它的历史上，人工智能的发展比预期的要慢，但是它从40岁的40岁开始，从40岁开始，几年前出现了许多AI计划，他们也影响了该计划开发其他技术。
计算机时代
信息存储和处理信息存储和处理的各个方面的一场革命。在美国和德国出现的这一发明是一台电子计算机。第一台计算机占用了几个带空气调节的大房间，这是一场噩梦：只是为运行程序设置数千条线。可以在1949年之后存储程序的计算机使输入程序变得更简单，并且计算机理论的开发产生了计算机科学，并最终提倡人工智能的出现。计算机电子方法的发明用于为人工智能提供介质。
AI的开始
尽管计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到1950年代初，人们才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳（Norbert Wiener）是研究反馈理论的最早的美国人之一。它将比较收集的房间的集体房间与希望的温度，并做出反应以打开加热器以控制加热器以控制环境温度。它指出了所有智能活动都是反馈机制的结果。反馈机制可能会由机器模拟。这一发现对早期AI的发展产生了重大影响。
1955年底，纽厄尔（Newell）和西蒙（Simon）制定了一个名为“逻辑理论家”的程序。该计划被许多人视为第一个AI计划。最有可能获得正确结论以解决问题的计划。“逻辑专家”对公共和AI研究领域的影响使其成为AI发展的重要里程碑。1956年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）的组织认为人工智能之父被认为是人工智能之父的父亲。学习后，我收集了许多对智能机器情报感兴趣的专家和学者，以进行一个月的讨论。他邀请他们前往佛蒙特州参加“达特茅斯人工智能夏季研究协会”。从那时起，该领域被命名为“人工智能”。尽管达特茅斯不是很成功，但它确实集中在AI的创始人上，并为未来的AI研究奠定了基础。
在达特茅斯会议后的7年中，AI研究开始迅速发展。尽管该领域尚未明确定义，但会议中的某些想法已被重新考虑和使用。卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）和麻省理工学院（MIT）开始成立AI研究中心。研究面对新的新闻：挑战：在下一步中，您需要建立一个可以更有效解决问题的系统，例如减少“逻辑专家”中的搜索；有一个可以进行自我学习的系统。
在1957年的新程序中，测试了“ GM问题溶剂机”（GPS）的第一版。该计划由同一组“逻辑专家”开发的同一组扩展，以扩大维也纳的反馈原则，这可以解决解决方案的常识问题。两年后，IBM成立了一个AI研究小组。赫伯特·吉恩特（Herbert Geerneter）花了3年的时间制作了解决几何形状的程序。
当越来越多的程序出现时，麦卡锡（McCarthy）忙于AI历史上的突破。1958年，麦卡锡宣布了他的新成就：LISP语言。LISP今天仍在使用。“ LISP”的意思是“表处理”（表处理”（列表处理），它迅速采用了大多数AI开发人员。
1963年，麻省理工学院从美国政府获得了220万美元的资金来学习机器辅助认可。国防部高级研究计划（ARPA）的资金保证，美国已领导苏联技术进步。该计划吸引了来自世界各地的Plancuper科学家，加快了AI研究发展的速度。
大量程序
将来出现了大量程序。著名的人之一叫做“ Shrdlu”。“ shrdlu”是“微型世界”项目的一部分，包括微型世界中的研究和编程（例如，只有有限数量的几何形状）。由马文·明斯基（Marvin Minsky）领导的研究者发现，面对小型对象，计算机，程序可以解决空间和逻辑问题。其他人，例如1960年代后期出现的“学生”，可以解决代数问题。“先生”可以理解这些程序的简单英语句子结果有助于理解语言和逻辑。
1970年代的另一个进展是专家系统。专家系统可以预测在一定条件下某种解决方案的概率。由于当时计算机的能力很大，专家系统可以从数据中获取法律。专家系统的市场应用非常广泛。在过去的十年中，专家系统已用于股票市场预测，帮助医生诊断疾病，并指示矿工确定矿物质的位置。由于专家系统存储的规则和信息，所有这些都是可能的。
1970年代，AI开发中使用了许多新方法，以及著名的明斯基结构理论。此外，大卫·马尔（David Marr）提出了一种新的机器视觉理论，例如如何使用一对图像的阴影，形状，颜色，边框和纹理。通过分析此信息，您可以推断图像可能是什么。同时的另一个结果是序言。1972年，提出了。在1980年代，AI更快地进步并进入了企业领域。在1986年，与美国AI相关的软件和硬件销售达到4.25亿美元。由于其实用性，特别需要专家系统。像数字电气公司这样的公司使用XCON Expert System对VAX大型机器程序进行编程。专家系统。为了满足计算机专家的需求，一些生产专家系统协助公司（例如Teknowledge和Intellicorp.s）在现有专家系统中查找和纠正错误，设计了其他一些专家系统。
从实验室到日常生活
人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响。计算机技术不再仅属于实验室中的一小群研究人员。个人计算机和许多技术杂志使计算机技术在人们面前展示。由于AI开发的需求，一波研究人员进入了一家私人公司。超过150家DEC（雇用了700多名员工从事AI研究），花费了10亿美元在内部AI开发小组中。
其他一些AI领域也在1980年代进入市场。其中之一是机器视觉。Minsky和Marr的结果现在用于生产线上的相机和计算机中，以执行质量控制。尽管非常简单，但这些系统可能与黑白差异不同，黑白差异与物体形状不同。到1985年，美国有100多家公司来生产机器视觉系统，销售总额为8000万美元。
但是在1980年代，对于人工智能行业来说，这并不是所有的美好时光。86-87对AI系统的需求减少了，该行业损失了近5亿美元。-三分之一的巨额利润损失迫使许多研究领导者减少了资金。另一个令人失望的是，国防部的高级研究和计划部门支持了So称为“智能卡车”。
尽管发生了这些沮丧的事件，但AI仍在缓慢恢复发展。日本已经开发了新技术。如果美国的模糊逻辑可以从不确定条件下做出决定；有神经网络，他们被认为是ASIN命令，以实现人工智能的可能方式。简而言之，AI在1980年代被引入市场，并显示出实用价值。可以相信它将是21世纪的勺子。人工智能技术在中国军队的“沙漠风暴”行动中进行了测试。Fang的智能装置已通过战争进行了测试。人工智能技术用于导弹系统和警告显示以及其他高级武器。AI技术也进入了家庭。智能计算机的增加引起了公众的兴趣；可以购买一些用于Apple Machines和IBM兼容的机器应用软件，例如语音和文本识别；使用模糊逻辑，AI技术简化了相机设备。对人工智能相关技术的需求更多，促使了新的进步。
人工智能专业机构
我们。
1.马萨诸塞州技术学院马萨诸塞州技术学院
2.斯坦福大学斯坦福大学（CA）
3.卡内基·梅隆大学卡内基·梅隆大学（PA）
4.加利福尼亚大学 - 伯克利分校
5.华盛顿大学华盛顿大学
6.德克萨斯大学 - 奥斯汀大学德克萨斯大学
7.宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学
8.伊利诺伊大学 - 乌下 - 坎普尼亚·埃利纳娜·坎普尼分支机构
9.马里兰州大学公园
10.康奈尔大学（纽约）
11。
12.佐治亚理工学院
密歇根大学 - 安阿伯密歇根大学
14.南加州大学
15.哥伦比亚大学哥伦比亚（纽约）
加利福尼亚大学洛杉矶分校加利福尼亚 - 洛杉矶
17.布朗布朗大学（RI）
18.耶鲁大学耶鲁大学（CT）
19.加州大学迭戈分校加利福尼亚大学
20.威斯康星大学麦迪逊分校
中国
1.北京大学
2. Tsinghua大学
3.哈尔滨技术大学
4. Xiamen大学人工智能研究所
5.中国AI企业家研发俱乐部
人工智能的主要应用领域是：1。加强学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络字段；4.数据学习字段；5.模拟环境；物流管理领域。
1.加强学习领域
强化学习是一种通过实验和错误学习的方法，它受到人类学习的新技能的启发。在加强学习的典型情况下，我们要求参与者采取行动以通过观察当前情况来最大程度地提高反馈结果。您执行动作，实验将从环境中获得反馈，因此它可以确定该动作的效果是正面还是负面的。
2.生成模型字段
通过收集大量样品，人工智能生成的模型具有很强的相似性。换句话说，如果训练数据是面部的图像，则在训练后获得的模型也是类似于人脸的合成图像。
顶级人工智能专家伊恩·古德弗洛（Ian Goodfellow）为我们提出了两个新想法：一个是发电机，它负责输入数据的新内容；另一个是标识符，该标识符负责判断生成器生成的内容是否为真或错误。通过这种方式，生成器必须重复学习合成内容，直到标识符无法区分生成器内容的真实性为止。
3.存储网络字段
如果人工智能系统适应人类等各种环境，我们必须不断掌握新技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。例如，在神经网络培训任务后，如果经过培训以解决该任务，B任务，然后该网络模型不再适合A。
目前，某些网络结构可以使模型具有不同程度的内存。长期内存网络可以处理并预测时间顺序。逐渐的神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征并完成新任务。
4.数据学习字段
过去，深度学习模型需要大量的培训数据才能取得最佳结果。没有大型训练数据，深度学习模型将无法取得最佳的结果。例如，当我们使用人工智能系统来解决任务时缺乏数据，会出现各种问题。有一种称为迁移学习的方法，即将培训模型转移到新任务中，以便易于解决问题。
5.模拟环境领域
如果人工智能系统应用于现实生活，那么人工智能必须具有适用性的特征。因此，开发一个数字环境，模拟真实的物理世界和行为将为我们提供测试人工智能的机会环境可以帮助我们很好地了解人工智能系统的学习原理以及如何改进系统，还为我们提供了可以应用于真实环境的模型。
6.医疗技术领域
目前，垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本上可以满足医疗行业的需求。许多技术服务提供商都出现在市场上，例如提供智能医学成像技术的Shang Deyun Xing，并开发了人工智能细胞识别医学诊断系统。维多利亚分支机构和Ruo Shui Medical的世界，并提供了智能的辅助诊断。服务平台是一个统计处理医学数据的世界。尽管智能医疗服务在协助诊断和治疗，疾病预测，医学成像辅助诊断和药物开发方面发挥着重要作用。医院和企业与医院之间不透明的合作，这引起了技术发展与数据供应之间的矛盾。
7.教育领域
HKUST XUNFEI和学校教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以更改测试论文，可以进行问题和机器答案。可以纠正和改进VOICE；人机互动可以在线回答问题。AI+教育可以在一定程度上改善教育行业的教师和成本的分配。它从工具级别为教师和学生提供了更有效的学习方法，但不能对教育内容产生更大的影响。
8.物流管理领域
物流行业使用智能搜索，推理计划，计算机视觉，智能机器人和其他技术来自动化分配，加载，卸载，运输和仓库的转换，这些过程基本上可以实现无人运营。提供智能交付计划，优化物流供应，需求匹配和物流资源的分配。
人工智能的范围涉及
智能模拟
模拟机器视觉，听力，触摸，感觉和思维的模拟：指纹识别，面部识别，视网膜识别，虹膜识别，棕榈线识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，游戏，信息感，信息感和综合症处理处理，
纪律
人工智能目前是一门交叉纪律，属于自然科学，社会科学和技术科学的三道跨学科学科。
纪律
哲学与认知科学，数学，神经病学，心理学，计算机科学，信息理论，控制理论，不规则理论，仿生主义，社会结构和科学发展概念。
类别
神经网络，复杂系统和遗传算法的最关键问题是机器自我创造思维能力的形状和改进。
应用程序字段
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人技术，语言和图像理解，基因编程机器人工厂，自动编程，航空航天应用，庞大的信息处理，存储和管理，复杂或复杂或大规模的执行和执行，未执行按照生命形式，大型或大型的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能和第一个应用程序字段的重要分支。但是，就现有的机器翻译成就而言，翻译系统的质量仍然远非最终目标；机器翻译的质量是机器翻译系统成功或失败的关键。中国数学家和语言学家周长海报公司在论文“机器翻译五十年”中指出：提高机器翻译的质量，要解决的第一件事是语言本身的问题，而不是编程问题；机器翻译系统不得提高机器翻译的质量；此外，当人类尚未了解大脑如何模糊和合乎逻辑的判断时，机器翻译不可能达到“信仰，触及和优雅”的程度。
安全问题
人工智能仍在研究中，但是一些学者认为，制作计算机智商并可能抵抗人类是危险的。这在许多电影中也发生了隐藏的危险。主要的关键是，不允许使用自主意识的机器生产和延续。如果机器具有自主意识，则意味着机器具有与他人相同或相似的创造力，自我和自我。保护意识，情感和自发性。
执行
在计算机上实施人工智能时，有两种不同的方法。一种是采用传统的编程技术来使系统的智能效果，而无需考虑使用的方法与人类或动物使用的方法相同。这种方法称为工程学在某些领域（例如文本识别和计算机国际象棋）中实现了结果的方法。另一种是建模方法。它不仅取决于效果，而且需要与人类或生物身体相同或相似的方法实施方法。基因算法（GA）和人工神经网络（ANN）都在后一种类型中。遗传算法模拟了遗传学算法。- 人类或生物学的进化机制以及人工神经网络是模拟人或动物大脑中神经细胞的一种方式。为了获得相同的智能效果，通常两种方法都可以使用。采用先前的方法，需要该过程逻辑。有关详细信息。如果游戏很简单，它仍然很方便。如果游戏很复杂，角色的数量和活动空间的增加将增加，相应的逻辑将非常复杂（根据索引增长），人工编程非常繁琐并且易于犯错误。发生错误，有必要修改原始程序，编译和调试，并最终为用户提供新版本或新补丁，这非常麻烦。各种复杂的情况。此系统通常会犯错误，但可以学习课程。它可以在下一次运行中进行纠正。使用此方法实现人工智能，要求程序员使用生物学思维方法，并且条目更加困难。但是，一旦您进入门，就可以广泛使用。不需要在编程期间就角色规则做出详细规定， 它通常比以前的方法更加费力。
结论：以上是首席CTO注释编制的人工智能样本优化范围的全部内容。感谢您花时间阅读此网站。我希望这对您有帮助。不要忘记在此网站上找到它。