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由于缺乏解释性人工智能，人们越来越关注人工智能主题的接受和信任。以外，解释的注意力非常重视计算机视觉，自然语言处理和序列建模的领域。随着时间的流逝，这些类型的编码说明变得比任何人想象中的任何人都变得更加全面和复杂。Artutherindence算法已经进入了该领域。ArthertionalIntellignence算法是机器学习的子领域，并且它指导如何在计算机学习中独立工作。为了优化过程并更快地完成工作，小工具将继续学习。
人工智能算法也广泛用于能源领域。本地供应商可以改变邻近城镇和地区的电源方向，以确保那些需要最需要的人可以通过增加个人计算机的使用来获取电力。个人计算机是国家电力网的一部分。人工智能算法的另一个迷人目的是在我们的运输网络中。如果您考虑了如何根据交通流进行调整红灯，或者如何根据紧急情况如何根据紧急情况自动调整流量情况，您将了解如何使用此程序。
科学家可以使用专业的仪器和数据收集技术来找出气候变化的原因以及我们可以做的事情。在该领域中，人工智能算法变得越来越普遍。从我们如何使用互联网到我们如何使用移动电话，这技术层面已经解决了许多困难，使这一时期成为历史上最简单的沟通时期。
人工智能算法也每天都使用。尽管目前尚不清楚美国联邦政府如何保护个人数据信息，对特定的计算机软件监视和沟通一直在预防国内外的主要恐怖行为。这只是一种人类使用人工智能继续发展和扩展的经验。人工智能在人类智能中的使用扩大了我们的视野，使事情变得更简单，更安全，并使子孙后代更快乐。
该算法分为许多类别。这是“团结”的介绍。为了应用推理规则（例如采用假设的推理），推理系统必须能够确定两个表达式何时相同，即，这两个表达式提出了时间。在命题计算中，这很明显：这两个表达式匹配，并且只有在语句中相同。在谓词计算中，表达式中的变量的存在使得匹配两个句子的过程变得复杂。允许full名称替换全名量化变量，以替换全名量化变量定义域。此要求进行决策处理，以确定可以用变量替换的两个或多个表达式（通常用于应用程序推理规则）。。我们在上一节中看到了这个过程，而×（x）=凡人（x））被人（苏格拉底）中的soc rates取代。动力推理使我们能够在一系列逻辑断言上做出推理。要做到这一点，逻辑数据库必须表示为合适的形式。该表格的一种基本特征是所有变量均以全名进行量化。此允许完整的学位。计算替换时的自由。可以从数据库语句中消除的定量变量，该方法是用本语句的真实常数替换它们。例如，您可以替换3×parent（x，tom）表达父母（鲍勃，汤姆）或父母（玛丽，汤姆）。假设鲍勃和玛丽是汤姆的父母。消除定量变量的处理将变得复杂，因为这些替代值可能取决于表达式中的其他变量。
编程与推理无关。编程智能基于“对与错误”，基于中断判断。有许多判断，例如2*2*2 ...结果特别是很多，并且编程只能控制其中的一个。这样，每个步骤都有2例。乘以后，将有很多方法可以传递软件。
即使是人脑的智力，本质上也是电信信号的中断。处理速度是“那就是人的聪明”。它与人脑中数据库的优化和数据量有关。匹配过程...
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