人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同这种方法叫工程学方法Engineering approach，它已在一些领域内作出了成果。

1 启发算法设计人工智能算法的设计往往是从生物大脑中的思维机制中得到灵感例如，神经网络算法就是从生物神经元的工作原理中得到的启示2 开发新型智能系统研究大脑的脑机制可以帮助开发新型智能系统，例如大脑机器接口。

除了深度神经网络以外，人工智能模型近期还增添了一员“大将” 强化学习大脑收到了奖励信号就能够改变行为的机制强化学习能够表征人或者动物在全世界范围内的行为，并且接收奖励信号研究者们已经广泛地研究了这种学习模型的大脑反应机。

与智能有关的脑机制有类脑智能类脑智能又称为类脑计算，上世纪80年代末，美国科学家Carver Mead首次提出类脑计算的概念类脑计算这一想法摆脱了传统的计算模式，模仿人类神经系统的工作原理，渴求开发出快速可靠低耗。

机器学习是人工智能的另一个重要课题机器学习是指在一定的知识表达意义下获得新知识的过程，根据学习机制的不同，主要有总结学习分析学习连接机制学习和遗传学习等知识处理系统主要由知识库和推理机组成知识库存系统所需。

在人工智能的基础支撑层中，算法主要是为了系统解决问题进行的一种策略机制，可以在标准规范内进行输入，并且得到想要的结果近几年，新算法的发展提升了机器学习的能力，尤其是随着深度学习理论的成熟，很多企业采用云服务或。

人工智能Artificial Intelligence，英文缩写为AI它是研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论方法技术及应用系统的一门新技术科学人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以。

但如今，暂时还无法到达这样的机制人工智能依然是基于无数机器学习，神经网络算法堆积出来自我意识需要对于周围环境有更深更广的感受和认知他只能根据算法去完全需要完成的工作，达成目标而无法像人借助工具能够完成各种复杂。