传统软件是「if-then」的基本逻辑，人类通过自己的履历总结出一些有效的规则，然后让打算机自动的运行这些规则。
传统软件永久不可能超越人类的知识边界，由于所有规则都是人类制订的。

大略的说：传统软件是「基于规则」的，须要人为的设定条件，并且见告打算机符合这个条件后该做什么。

但是现实生活中充满了各种各样的繁芜问题，这些问题险些不可能通过制订规则来办理，比如人脸识别通过规则来办理效果会很差。

人工智能

人工智能现在已经发展出很多不同分支，技能事理也多种多样，这里只先容当下最火的深度学习。

深度学习的技能事理跟传统软件的逻辑完备不同：

机器从「特定的」大量数据中总结规律，归纳出某些「特定的知识」，然后将这种「知识」运用到现实场景中去办理实际问题。

这便是人工智能发展到现阶段的实质逻辑。
而人工智能总结出来的知识并不是像传统软件一样，可以直不雅观精确的表达出来。
它更像人类学习到的知识一样，比较抽象，很难表达。

人工智能只办理特定问题

当下的人工智能是从大量数据中总结归纳知识，这种粗暴的「归纳法」有一个很大的问题是：并不关心为什么

正是由于当下的人工智能是建立在「归纳逻辑」上的，以是也会犯很低级的缺点

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