【摘要】本文扼要先容人为智能的观点、道理及类型利用。第一章将回来人为智能的观点及其兴盛进程。第二章将细致阐扬人为智能的道理和中心本事。第三章将通过实例分析人为智能正在各个行业的类型利用。第四章将扼要分析人为智能的优差错。本论文将通过图文并茂的格式，供应的人为智能观点常识和利用案例，以便读者对人为智能有概要的懂得。

　　人为智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门酌量怎样使盘算推算机不妨模仿和实行人类智能工作的科学和本事范围。它勉力于开拓不妨感知、分解、研习、推理、决定和与人类举行交互的智能体系。人为智能的布景能够追溯到上世纪50年代，当时科学家们初步探寻怎样让机械模仿人类的智能动作。最初的人为智能酌量荟萃正在基于规矩的推理和专家体系的开拓上。然而，因为盘算推算机管理材干的限定以及缺乏足够的数据和算法，人为智能的兴盛发扬慢慢。跟着盘算推算机本事和算法的前进，特别是机械研习和深度研习的振起，人为智能初步迎来发作式的兴盛。机械研习使得盘算推算机不妨通过数据研习和修正职能，而深度研习则基于神经汇集模子告竣了更高级其余形式识别和空洞材干。这些本事的兴盛激动了人为智能正在各个范围的平凡利用，如天然措辞管理、盘算推算机视觉、语音识别等。人为智能的界说也正在继续演变。今多人为智能夸大盘算推算机体系不妨仿效人类智能的各个方面，囊括感知、研习、推理和决定。人为智能的目的是使盘算推算机具备智能的材干，不妨自随即治理繁复题目，并与人类举行天然和智能的交互。

　　1）1950年：艾伦·图灵提出了有名的图灵测试，这是评估机械是否具备智能的基础设施。

　　2）1956年：达特茅斯集会（Dartmouth Conference）正在美国进行，标记着人为智能动作一个独立学科的起始。

　　3）1960年代：人为智能的酌量中心转向了基于符号推理的设施，测验通过编程告竣智能动作。

　　4）1966年：魔方谋略（Project Dendral）发展，该项目是专家体系的前驱之一，旨正在通过专家常识模仿化学领悟。

　　5）1970年代：人为智能的酌量合怀于常识体现和推理，兴盛了语义汇集和框架体现等常识体现设施。

　　6）1973年：沃尔特·皮特曼发理会Prolog编程措辞，这是一种基于逻辑推理的编程措辞，为逻辑推理的酌量和利用奠定了本原。

　　7）1980年代：专家体系成为人为智能的热点范围，通过将专家常识转化为规矩和推理引擎，告竣了某些范围的智能决定。

　　8）1987年：决定接济体系Dendral凯旋模仿了有机化合物的推理历程，惹起了平凡的合怀。

　　9）1980年代末：专家体系碰到了现实利用上的限定，无法管理繁复的常识体现和推理题目，导致了专家体系的衰弱。

　　10）1990年代：神经汇集和机械研习本事获得了从头合怀和兴盛，为人为智能的进一步兴盛奠定了本原。

　　11）1997年：IBM的Deep Blue超等盘算推算机克造国际象棋全国冠军加里·卡斯帕罗夫，激发了对机械智能的合怀。

　　人为智能AI的基础思思是通过仿效人类智能的思想和动作格式，行使盘算推算机体系举行音信管理和决定。人为智能的基础道理涵盖了数据获取与管理、机械研习、深度研习、天然措辞管理以及推理与决定等方面。这些道理的连结与利用使得人为智能能够主动化和智能化地管理和领悟数据，研习和修正职能，分解和天生天然措辞，并做出推理和决定。

　　人为智能体系需求获取大宗的数据动作输入，这些数据可从此自传感器、数据库、互联网等多种根源。获取到的数据需求历程预管理、洗涤和清理，以便于后续的领悟和利用。下面细致描画了数据获取与管理的基础道理：

　　正在人为智能体系中，数据是修建模子和举行领悟的本原，因而确切获取和有用途理数据关于告竣智能决定和推想至合苛重。

　　1）传感器数据：人为智能体系能够从种种传感器中获取数据，如图像传感器、声响传感器、运动传感器等。这些传感器搜罗实际全国中的音信，并将其转换为盘算推算机可读的数据形式。

　　2）数据库：人为智能体系能够从布局化的数据库中获取数据，这些数据依然结组成表格或联系时势，便利盘查和操纵。

　　3）互联网和表部数据源：通过汇集爬虫和API等本事，人为智能体系能够从互联网和其他表部数据源中获取数据，如社交媒体数据、消息作品、景象数据等。

　　数据获取与管理是人为智能的苛重症结，同时也是数据驱动型人为智能的本原。确切获取和管理数据不妨为人为智能体系供应凿凿、全数的音信，为后续的领悟、研习和推想供应坚实的本原。

　　1）数据洗涤：正在数据获取后，需求举行数据洗涤操作，即去除噪声、缺失值和极度值等数据中的不牢靠或无效片面，以保障数据的质地和牢靠性。

　　2）数据转换：遵照完全工作的需求，能够对数据举行转换和变换，如特点采用、降维、规范化等操作，以提取有效的特点并删除数据的繁复性。

　　3）数据集划分：将数据集划分为熬炼集、验证集和测试集等子集，以便举行模子的熬炼、评估和验证。

　　4）数据集成：人为智能体系恐怕需求从多个数据源中获取数据PG电子官方网站，并将其举行集成和调和。这涉及随地理区别形式、布局和语义的数据，并将它们整合为一个相似的数据集。

　　5）数据调和：假如存正在多个数据源供应雷同或干系音信，人为智能体系能够通过数据调和本事将这些数据举行归并，以得到更全数、凿凿和相似的音信。

　　6）数据存储：人为智能体系需求将获取和管理后的数据存储正在妥当的媒体中，如硬盘、数据库或云存储。数据的存储格式和布局应便于后续的拜候和操纵。

　　7）数据处理：关于大范畴的数据集，人为智能体系需求举行数据处理，囊括索引、盘查优化和数据备份等操作，以降低数据的检索结果和牢靠性。

　　机械研习(Machine Learning)是人为智能的中心本事之一。它通过修建数学模子和算法，让盘算推算机从数据中研习并主动修正职能。机械研习能够分为监视研习、无监视研习、深化研习和深度研习等区别类型，个中监视研习通过输入样本和对应的标签来熬炼模子，无监视研习则遵照数据的内正在布局举行形式挖掘，深化研习则通过与境况的交互来研习最优的动作战略，而深度研习是一种基于神经汇集的机械研习设施。

　　监视研习(Supervised Learning)是机械研习中最常见的类型，它通过给定输入样本和对应的标签（即已知输出），让盘算推算机从中研习出一个模子，用于对新的输入举行预测或分类。常见的监视研习算法囊括：1）线性回归（Linear Regression）：线性回归用于设立筑设输入特点与连气儿数值目的之间的线性联系模子。它通过拟合一条直线）逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归实用于分类题目，个中目的变量是离散的。它操纵逻辑函数（如sigmoid函数）来设立筑设输入特点与目的种别之间的联系模子。3）决定树（Decision Trees）：决定树通过修建一系列决定例矩来举行分类或回归。它遵照特点的区别决裂数据，并修建一个树状布局来举行预测。4）接济向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM是一种用于分类和回归的监视研习算法。它通过寻找一个最优的超平面或者非线性变换，将区别种其余数据样天职开离。5）随机丛林（Random Forest）：随机丛林是一种集成研习算法，它连结了多个决定树举行分类或回归。每个决定树基于随机采用的特点子集举行熬炼，并通过投票或均匀来得到最终预测结果。6）神经汇集（Neural Networks）：正在监视研习中，神经汇集摄取一组输入数据，并将其转达到汇荟萃的多个神经元层中举行管理。每个神经元都有一组权重，用于加权输入数据。然后，输入数据通过激活函数举行非线性变换，并转达到下一层。这个历程被称为前向散播。正在前向散播后，汇集爆发一个输出，与预期的目的输出举行斗劲。然后，通过操纵牺牲函数来气量预测输出与目的输出之间的分别。牺牲函数的目的是最幼化预测输出与目的输出之间的差错。接下来，汇集操纵反向散播算法来更新权重，以减幼牺牲函数。反向散播通过盘算推算牺牲函数有关于每个权重的梯度，然后沿着梯度的对象更新权重。这个历程继续迭代，直到汇集的职能到达速意的水准。

　　无监视研习(Unsupervised Learning)是指从未符号的数据中寻找形式和布局，而不需求事先供应标签音信。无监视研习常用于聚类、降维和极度检测等工作。常见的无监视研习算法囊括：1）K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种常见的聚类算法，用于将数据点划分为预先界说的K个簇。算法通过迭代地将数据点分拨到比来的质心，并更新质心地方来优化聚类结果。K均值聚类实用于挖掘数据中的慎密纠合形式。2）目标聚类（Hierarchical Clustering）：目标聚类是一种将数据点结组成树状布局的聚类设施。它能够基于数据点之间的相通性逐渐归并或决裂聚类簇。目标聚类有两种紧要设施：凝集目标聚类（自底向上）和破裂目标聚类（自顶向下）。目标聚类实用于挖掘区别目标的聚类布局。3）主因素领悟（Principal Component Analysis，PCA）：主因素领悟是一种降维本事，用于从高维数据中提取最苛重的特点。它通过找到数据中的紧要方差对象，并将数据投影到这些对象上的低维空间中来告竣降维。PCA平凡利用于数据可视化、噪声过滤和特点提取等范围。4）合系规矩研习（Association Rule Learning）：合系规矩研惯用于挖掘数据荟萃的项集之间的合系联系。它通过识别一再项集并天生合系规矩来告竣。合系规矩平时采用If-Then的时势，体现数据项之间的合系性。合系规矩研习可利用于市集篮子领悟、推举体系等范围。

　　深化研习(Reinforcement Learning)是一种通过与境况的交互研习最优动作战略的设施。正在深化研习中，盘算推算机通过阅览境况形态、实动作作并得到赏赐来研习最佳决定战略。深化研习正在游戏、机械人支配和主动驾驶等范围有平凡利用。正在深化研习中，智能体系被称为智能体（Agent），它通过阅览境况的形态（State），实行某个动作（Action），摄取境况的赏赐（Reward），并继续研习和调剂我方的战略。智能体的目的是通过与境况的交互，最大化累积赏赐的祈望值。

　　1）Q-learning：Q-learning是一种基于值函数的深化研习算法，用于管理无模子的深化研习题目。它通过继续更新一个称为Q值的表格来研习最优的动作战略。

　　2）SARSA：SARSA是一种基于值函数的深化研习算法，也用于管理无模子的深化研习题目。与Q-learning区别，SARSA正在每个工夫步更新目今形态动作对的Q值。

　　3）DQN（Deep Q-Network）：DQN是一种深度深化研习算法，将深度神经汇集与Q-learning相连结。它操纵神经汇集来挨近Q值函数，并操纵体会回放和目的汇集来降低巩固性和研习后果。

　　4）A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）：A3C是一种并行化的深化研习算法，连结了战略梯度设施和价钱函数设施。它操纵多个智能体并行地研习和修正战略，通过Actor和Critic汇集来降低职能。

　　深度研习(Deep Learning)是一种基于神经汇集的机械研习设施。它模仿人脑的神经汇集布局，通过多目标的神经元和权重邻接来研习特点和举行决定。深度研习正在图像识别、天然措辞管理、语音识别等范围得到了巨大打破。

　　以下是少少常见的深度研习算法：1）多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）：MLP是最单纯的深度研习模子，由多个全邻接层构成。每个神经元摄取前一层悉数神经元的输入，并通过非线性激活函数举行变换。MLP被平凡利用于分类和回归题目。2）卷积神经汇集（Convolutional Neural Network，CNN）：CNN是特意用于管理图像和视觉数据的深度研习模子。它通过卷积层和池化层来提取图像中的特点，并通过全邻接层举行分类。CNN正在图像识别、目的检测和图像天生等工作上显露出多。3）轮回神经汇集（Recurrent Neural Network，RNN）：RNN是一类拥有轮回邻接的神经汇集，能够管理序列数据。RNN的逃匿形态能够影象先前的音信，使得它正在管理天然措辞管理、语音识别和工夫序列领悟等工作时很是有效。4）是非期影象汇集（Long Short-Term Memory，LSTM）：LSTM是一种异常类型的RNN，它通过引初学控单位来治理古板RNN中的梯度没落和梯度爆炸题目。LSTM正在需求永远依赖联系的工作上显露杰出，如措辞模子和机械翻译。5）天生对立汇集（Generative Adversarial Network，GAN）：GAN是由天生器和判别器构成的对立性模子。天生器试图天生与确切数据相通的样本，而判别器则试图分辨天生的样本和确切的样本。通过对立熬炼，GAN能够天生传神的样本，如图像天生和图像编纂等。6）主动编码器（Autoencoder）：主动编码器是一种无监视研习模子，用于研习数据的低维体现。它由编码器息争码器构成，通过最幼化重构差错来研习数据的压缩体现。主动编码器平凡用于特点提取、降维和极度检测等工作。

　　天然措辞管理(Natural Language Processing，NLP)是人为智能的另一个苛重范围，它涉及对人类措辞的分解和天生。天然措辞管理本事囊括语义领悟智能、措辞模子PG电子官方网站、机械翻译、文本天生等，它们使盘算推算机不妨分解、管理和天生人类措辞，告竣语音识别、文工夫悟、智能对话等功效。

　　以下是少少常见的NLP算法和本事：1）词袋模子（Bag-of-Words）：词袋模子将文本体现为一个包罗词汇表中单词频率的向量。它无视了单词的顺次和语法布局，但能够用于文天职类、感情领悟和音信检索等工作。2）词嵌入（Word Embedding）：词嵌入是将单词映照到低维连气儿向量空间的本事。通过研习词嵌入，能够缉捕单词之间的语义和语法联系。常用的词嵌入模子囊括Word2Vec和GloVe。3）措辞模子（Language Model）：措辞模子用于猜测句子或文本序列的概率。它能够用于主动文本天生、语音识别和机械翻译等工作。常见的措辞模子囊括n-gram模子和基于神经汇集的轮回神经汇集（RNN）和变种（如LSTM和GRU）。4）定名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：NER旨正在从文本中识别和分类出拥有特定意思的定名实体，如人名、地名、结构机构等。NER正在音信提取、问答体系和文工夫悟等利用中平凡操纵。5）语义脚色标注（Semantic Role Labeling，SRL）：SRL合怀的是句子中各个词语饰演的语义脚色，如施事者、受事者、工夫和地址等。SRL有帮于分解句子的语义布局和推理。6）机械翻译（Machine Translation，MT）：机械翻译旨正在将一种措辞的文本转换为另一种措辞的文本。它能够基于统计设施或神经汇集模子，如编码-解码模子（Encoder-Decoder）和属意力机造（Attention）。7）感情领悟（Sentiment Analysis）：感情领悟用于确定文本中的感情目标，如正面、负面或中性。它能够利用于社交媒体感情领悟、舆情监测和产批评论等范围。8）文天职类（Text Classification）：文天职类将文天职为区其余预订义种别。常见的文天职类工作囊括垃圾邮件过滤、消息分类和感情分类等。

　　人为智能体系具备推理和决定(Reasoning and Decision Making)材干，它们能够遵照输入数据、体会和规矩举行推理和判别，天生相应的决定结果。推理和决定设施囊括逻辑推理、概率推想、规矩引擎等，它们能够帮帮人为智能体系正在繁复情境下做出凿凿的决定。

　　以下是少少与推理和决定干系的常见人为智能算法： 1）专家体系（Expert Systems）：专家体系是基于常识库和推理机的人为智能体系。它们通过操纵范围专家供应的规矩和常识，举行推理和治理特定范围的题目。专家体系正在医疗诊断、挫折消灭和决定接济等范围有平凡利用。

　　2）逻辑推理（Logical Reasoning）：逻辑推理操纵时势逻辑和谓词逻辑等时势化推理体系举行推理。它能够通过利用逻辑规矩和推理规矩，从给定的底细和条件中得出结论。

　　3）不确定性推理（Uncertain Reasoning）：不确定性推理涉及管理不齐备或不确定的音信。常见的不确定性推理本事囊括贝叶斯汇集、马尔可夫逻辑汇集和含糊逻辑等。

　　4）深化研习（Reinforcement Learning）：深化研习是一种通过与境况交互来举行研习和决定的算法。它操纵赏赐信号来指引智能体正在境况中采用动作，以最大化累积赏赐。深化研习正在自立智能体、机械人支配和游戏玩法等范围拥有平凡利用。

　　5）决定树（Decision Trees）：决定树是一种基于规矩和特点的分类和决定模子。它通过一系列的破裂规矩来结构数据，并遵照特点的值举行预测和决定。

　　6）贝叶斯汇集（Bayesian Networks）：贝叶斯汇集是一种概率图模子，用于体现变量之间的依赖联系和不确定性。它通过贝叶斯推理来更新和推想变量的概率散布，用于决定和预测。

　　7）机械研习算法：机械研习算法，如接济向量机（Support Vector Machines）、随机丛林（Random Forests）和神经汇集（Neural Networks），也能够用于推理和决定题目。这些算法能够通过研习数据的形式和纪律，举行分类、回归和预测。

　　无论是医疗行业中的疾病诊断和特性化调整、金融行业中的危险处理和诈骗检测、筑造行业中的智能坐褥和预测庇护、交通行业中的主动驾驶和交通处理、训诫行业中的特性化研习和智能指引，仍是零售行业中的智能推举和无人商店，以及能源行业、农业行业、文娱行业和平和与监控行业，人为智能都正在区别范围表现出了伟大的利用潜力。

　　1）疾病诊断与预测：人为智能正在医疗影像领悟方面得到了明显发扬，不妨辅帮医师举行疾病诊断，如肺癌、乳腺癌等。案例：Google DeepMind开拓的AlphaFold算法不妨预测卵白质的布局，有帮于酌量疾病调整设施。

　　2）特性化调整：基于患者的基因数据和病历音信，人为智能可认为患者供应特性化的调整计划，降低调整后果。案例：IBM Watson合营病院行使人为智能本事供应肺癌患者的特性化调整提议。

　　3）医疗机械人：人为智能能够用于辅帮手术和全愈熬炼，降低手术精准度和患者全愈后果。案例：达芬奇表科机械人体系不妨举行繁复的微创手术。

　　1）诈骗检测：通过机械研习和数据发掘本事，人为智能能够领悟大宗的金融业务数据，实时挖掘可疑业务和诈骗动作。案例：PayPal行使人为智能算法及时检测和防守支拨诈骗。2）危险处理：人为智能能够对金融市集举行及时监测和预测，帮帮投资者和金融机构举行危险处理和决定。案例：BlackRock行使人为智能本事举行量化投资，降低投资回报率。3）客户任职：行使天然措辞管理和机械研习算法，人为智能能够供应智能客服和虚拟帮手，告竣更高效的客户任职。案例：美国银行的虚拟帮手Erica不妨答复客户的题目和供应金融提议。

　　1）智能坐褥：人为智能能够利用于坐褥线的主动化和优化，降低坐褥结果和质地。案例：德国的柔性坐褥体系行使人为智能本事告竣了自适合坐褥和主动调动。2）质地支配：通过图像识别和机械研习，人为智能能够及时监测产物格地，并实时挖掘和治理题目。案例：GE公司行使人为智能算法降低了航空带头机的质地检测结果。3）预测庇护：行使传感器数据和机械研习算法，人为智能能够预测配置挫折和庇护需求，删除停机工夫和维修本钱。案例：通用电气公司行使人为智能本事告竣了配置挫折的早期预警。

　　1）主动驾驶：人为智能正在主动驾驶范围拥有平凡利用，不妨告竣车辆的智能感知和决定。案例：Waymo（谷歌主动驾驶项目）依然正在多个都会举行了主动驾驶汽车的测试和运营。

　　2）交通处理：人为智能能够通过交通流预测和优化算法，降低交通讯号支配和交通拥挤处理后果。案例：中国的都会深圳采用人为智能本事举行交通讯号优化，缓解了交通拥挤题目。

　　3）出行推举：基于用户动作数据和交通情形，人为智能可认为用户供应特性化的出行推举和途径经营。案例：Uber行使人为智能算法为搭客供应最佳的打车途径 训诫行业

　　1）特性化研习：通过领悟学生的研习数据和动作，人为智能可认为学生供应特性化的研习实质和指引。案例：KNEWTON是一家训诫科技公司，行使人为智能本事供应特性化的正在线）智能指引：人为智能能够模仿教授的脚色，答复学生题目、诠释观点，并供应功课评估和反应。案例：中国的功课帮是一家正在线研习平台，行使人为智能指引学生实现功课和研习工作。

　　2）库存处理：通过领悟贩卖数据和市集趋向，人为智能能够优化库存处理，删除过剩和缺货情形。案例：沃尔玛行使人为智能本事告竣了供应链和库存的智能化处理。

　　2）能源预测：通过领悟景象数据、能源市集和用户需求，人为智能能够预测能源供应和代价震动，帮帮能源公司举行决定和调剂。案例：欧洲的电力公司操纵人为智能本事举行电力需乞降市集代价预测。

　　2）病虫害检测：人为智能能够通过图像识别和数据领悟，检测病虫害的存正在并供应相应的防治步骤。案例：Plantix是一款行使人为智能本事的农业利用，能够识别作物病害和虫害。

　　2）游戏开拓：人为智能能够用于游戏的智能化计划、虚拟脚色的动作模仿和游戏难度的动态调剂。案例：OpenAI的AlphaGo正在围棋游戏中克造人类全国冠军，揭示了人为智能正在游戏范围的潜力。

　　1）视频监控与领悟：人为智能能够通过视频领悟和识别本事，主动检测极度动作、识别人脸、车辆和物体，告竣智能化的视频监控体系智能。案例：华为的智能视频领悟平台不妨及时识别视频中的要害事变和极度动作。2）平和筛查与识别：人为智能连结图像识别和生物特点识别本事，能够告竣职员的身份验证、平和筛查和拜候支配。案例：人脸识别本事被平凡利用于机场、国界港口和苛重园地的平和搜检。3）智能报警体系：通过声响和图像领悟，人为智能能够告竣智能报警体系，实时挖掘极度事变和伤害情形，并采用相应的步骤。案例：ShotSpotter是一款行使人为智能本事的枪声检测体系，不妨凿凿识别并报警枪声事变。4）数据监测与领悟：人为智能能够对大宗的数据举行及时监测和领悟，挖掘潜正在的挟造和平和缺欠，并供应相应的预警和防护步骤。案例：汇集平和公司行使人为智能本事举行汇集入侵检测和极度流量领悟。

　　1）主动化和高效性：人为智能不妨主动实行繁复的工作和决定，降低任务结果和坐褥力。

　　2）数据管理和领悟：人为智能能够管理和领悟大范畴的数据，从中提取有价钱的音信和洞察，并接济决定协议。

　　3）自研习和适合性：人为智能体系拥有自研习和适合材干，能够通过数据和体会继续修正和优化职能。

　　1）数据依赖性：人为智能需求大宗的高质地数据举行熬炼和研习，假如数据质地不佳或者存正在偏向，恐怕导致不凿凿的结果和意见。

　　2）隐私和平和题目：人为智能体系需求拜候和管理大宗的一面和敏锐音信，恐怕激发隐私走漏和平和危险。

　　3）就业和经济影响：人为智能的平凡利用恐怕导致某些古板任务岗亭的删除，给片面职员带来就业和经济压力。

　　1）伦理和德行题目：人为智能的兴盛激发了一系列伦理和德行题目，如隐私维持、权力平均、算法意见等，需求举行深刻酌量和治理。

　　2）透后度和诠释性：片面人为智能算法和模子的任务机造如故是黑盒子，难以诠释其决定和判别历程，需求降低透后度和诠释性。

　　3）数据隐私和平和：跟着人为智能利用中涉及的一面数据增加，维持数据隐私和确保平和性变得尤为苛重，需求加紧干系维持步骤。

　　2）诠释性和可诠释性：降低人为智能算法和模子的诠释性，使其不妨了解地诠释其决定和推理历程，加强者类对其信托和分解。

　　通过对人为智能的观点、道理、类型利用及优差错的先容，咱们能够看到人为智能正在各个范围中的平凡利用和潜力。然而，咱们也要知道到人为智能正在带来伟大时机的同时，也面对着一系列的挑衅。通过治理伦理题目、加紧拘押和规则、看重透后性和平正性等方面的发愤，咱们能够告竣人为智能的可接连兴盛，并确保其正在社会和经济范围表现主动的效用。PG电子官方网站人为智能(AI)界说谈理及运用简介