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人工智能的四种类型按功能分类对人工智能进行分类的另一种方法是深入了解其内部结构看看内部的一切是如何组织的。真的会学习还是只是使用脚本？它能够从自己的行为中学习还是仅限于以前的训练数据？我们可以在这里区分四种不同类别的人工智能和机器学习模型。与前面的类别一样我们可以将它们按当顺序排列。反应式机器这就是我们所知的人工智能真正开始的地方。第一个游戏例如臭名昭著的国际象棋游戏深蓝它在年击败了世界冠军加里卡斯帕罗夫从根本上来说是基于暴力战术和自动化的。

这些人工智能在任何意义上都没有思考按照今天的定义很难被称为人工智能。此类解决方案简单地映射了每种可能的结果并根据明确定义的目标做出决策获胜。他们也没有在每场比赛后学习而是重新开始这个过程。事实上国际象棋是反应式机器发挥最佳作用的完美例子。场景总是预先确定的棋盘的大小始终 电话数据 是并且棋子在游戏之间永远不会改变。比我们聪明的消息人士说每场比赛中有的次方可能的走法。虽然足够的硬件可以使其成为一个简单的逻辑问题但程序员拥有完善的国际象棋算法来击败人类思维最小最大搜。



索使用计分系统来测量棋盘的状态分析接下来即将发生的潜在动作以最大化您自己的分数同时最小化对手的分数从而最小化棋盘上的位置。开局动作也可以预先编程因此机器只需根据对手的初始策略知道哪个动作是最佳选择。更先进的算法可以提前许多步但不是整个游戏传播树应用启发式方法和其他因素来确定最佳行动方案。足够反应的人工智能可以逻辑地映​​射它们确定您成功的最佳机会。事实上有限的内存与可扩展的复杂性是反应式机器在此类任务中面临的唯一真正障碍。在《深蓝》之后后来的人工智能进入了像围棋这样的游戏围棋有的棋盘大约有的次方可能的走法。