如果人工智慧不能算，那只是程式的計算和篩選

人類智慧型體現在思維、感知和行為三個層次上，因此，計算機人工智慧也應該研究和解決這三個層次的問題。

1）機器思維。具體來說，就是計算機思維、計算機學習、計算機診斷、計算機輔助設計、計算機難點示例的計算機證明、計算機程式設計、計算機象棋、計算機作文、計算機繪畫等。

2）機器感知。讓計算機像人類一樣感受氣味、顏色和觸覺。

3）機器行為。研究計算機模擬、延伸和延伸人類智慧型行為，如語言、運動、智慧型監控、智慧型控制等行為。

人工智慧應用範圍廣泛，如智慧型控制、智慧型管理、智慧型設計、智慧型優化、智慧型材料、智慧型家電、智慧型系統工程、智慧型經濟、智慧型通訊、智慧型商業等。

人工智慧的發展方向是把握知識經濟時代的新機遇，跟蹤知識經濟發展的新需求，學習和發展知識工程的方法和技術，服務知識經濟的全過程。

知識工程是人工智慧領域的應用系統工程，是基於知識獲取、知識表達、知識傳輸、知識儲存、知識推理等方法和技術的知識應用系統。

由於知識的複雜性、多變性、主動性和不準確性，除了利用現有的知識工程方法和技術外，還需要根據知識的特點和需要，進一步開發知識工程的新方法和技術。

根據科學的流行定義，人工智慧是一種類似於人類的電腦程式。

a.思維方式。

b.表達 式。

c.行為模式。

d.外表：又笨又圓。

正確答案：c

根據科學的流行定義，人工智慧是一種類似於人類的程式。

a.行為彈簧應答方式。

b.表達 式。

c.外觀。

d.思維方式。

正確答案：a

人工智慧演算法建立在電腦科學和數學之上。

人工智慧 （AI） 是用於模擬、擴充套件和擴充套件人類智慧型的技術和方法的研究和開發領域。 它涉及構建能夠感知、理解、學習、推理、決策和互動的智慧型系統。

人工智慧。 電腦科學為人工智慧演算法的實現提供了技術基礎，包括資料結算、演算法設計和優化、程式語言和軟體工程。 通過電腦科學的方法和技術，可以實現資料處理、模式識別、學習和決策等智慧型行為。

電腦科學。

數學是人工智慧演算法的理論基礎，包括概率論、統計學、線性代數、優化理論等。 這些數學工具和方法廣泛應用於機器學習、深度學習、自然語言處理、影象識別等人工智慧領域，用於構建數學模型、推導演算法和分析效能。

數學。 綜上所述，人工智慧演算法是以電腦科學和數學為基礎，通過電腦科學的技術手段實現智慧型功能，依靠數學理論和方法推導和優化演算法。