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，它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法，它不只要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法和人工神经网络均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会比较复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，结尾为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例。天津AI人工智能医学成像
人工智能的研究内容：人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。1、知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。2、常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。NPU人工智能人脸识别在人工智能研发与产业化、新模式、新产品开发等方面已取得积累。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SIMONBLACKBURN在其哲学入门教材THINK里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他光光是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。BLACKBURN认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，现在的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为比较需要智能的。
人工智能(ArtificialIntelligence)，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的技术科学。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，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和**系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分普遍的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。
未来三年内，人工智能将深刻地改变人类活动方式，推动人工智能和全球价值链进一步整合，引发新一轮产业变革，终成为推动城市发展和经济高质量发展的新引擎。对于科技创新与产业变革而言，重视创新并落地应用，缺一不可。当前人工智能的落地应用，体现在物联网技术、云计算与大数据、人工智能在安防、健康医疗和老龄化社会等诸多领域的应用等方面。近年来，人工智能落地应用有望进一步提速。德勤数据显示，今年至2021年，中国人工智能产业规模将突破1000亿元。这在一定程度上反映出，在全球科技创新与产业变革潮流的率领下，中国人工智能产业在全球的高速增长期已经到来。以创新驱动力进行产业发展，推动科技创新和产业变革，是当前人工智能落地应用必备的条件之一。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。甘肃VPU人工智能虚拟化
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。天津AI人工智能医学成像
如今，人工智能在捕获，处理和分析数据方面起着举足轻重的作用！合并数据元素和管理数据中心也变得越来越高效和有用。随着数据成为维持几乎所有业务运营以获取洞察力和业务成果的先决条件，数据中心正处于这种数字化转型的关键。这些容纳计算机和设备的物理设施满足了现代经济的信息需求。数据中心提供无缝的数据备份和恢复功能，同时支持云存储应用程序和事务。除了促进经济发展之外，数据中心生态系统还吸引了许多国际高科技公司参与。此外，数据中心的存在确保了当地社区的较佳投资环境和就业机会。尽管他们在带来数字**方面发挥了关键作用，但他们并非没有问题。据Gartner分析师DaveCappuccio称，到2025年，将有80%的企业关闭其传统数据中心。考虑到传统数据中心面临的许多问题，如升级准备不足，基础设施挑战，环境问题等，这些数据是合适的。对此的解决方案是利用人工智能来增强数据中心的功能和基础架构。天津AI人工智能医学成像
