你们知道人工智能吗？知道它的设计原理吗？
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”一词最初是在1956年darth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战xing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广泛的科学，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。
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（engineeringapproach），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（h），它不仅要看效果，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（generiorg,简称ga）和人工神经网络（artificialneuralorgwork,简称ann）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se数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（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，最后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se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。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角se的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
还记得吗？塔克开发惑星这庞大的虚拟网络游戏时，在系统主脑安了特殊的硬件系统，使系统具有人工智能。为的就是让系统能自我修复一些常见的系统问题，同时自我记录整理游戏的每一项进展，便于减轻游戏cao作人员的工作负担。而那套人工智能技术采用的就是人工神经网络体系，是塔克专门为惑星这套虚拟网络游戏所设计的可自我升级的硬件系统——爱丽丝。
自从主机电脑出现异常、惑星游戏脱离控制，塔克和他那帮尖端程序员齐心协力排查问题寻找起因。他们几番检查后均认为问题很可能出在那套硬件上。因为那关键的人工智能系统并不是塔克当初设计的爱丽丝，很多地方有了很大的变动，且都是用前所未有的古怪而错乱的程序所代替。按理说，游戏启动后爱丽丝会在主机主屏幕中以游戏管理员的助手出现，协助管理游戏直到游戏结束。然而爱丽丝并没有出现，甚至没有任何应有的征兆。也正因为如此，塔克等人更是断定那套硬件系统被篡改成其他类型的系统，很可能是游戏真实化的原因。爱丽丝这个名字也就被人遗忘在脑后。
后来又因为各种需要，塔克与他的小组几番摸索，终于掌握对付变异的超级电脑。变异的超级电脑一般情况是不允许人篡改它体内的程序。想要修改某一程序，那事物必须跟夏子峰有直接联系，而且必须有地球物品充当媒介。若是面对系统修改，会按着修改程度产生相应的反抗，甚至无视。但若修改对象是子峰的数据代码或地球物品的功能，系统不会干预。只要符合以上规律，塔克他们也就顺利的在游戏中添加了几种全新的npc，其中不少是专门为研究所及四大商会所设计的。而这些npc一开始就目的明确，为了用于研究必然再次用到人工智能技术，这时采用的是遗传算法，需要人工详细规定程序逻辑，没有自我学习能力。这类npc虽然只能按已经设定好的指示去做，但好在一上来就能使用，不需要学习过程。如今克莱德再次下来令，要求再添加智能型npc，且要求npc能做到研究自理的程度。这也就是说，这次要添加的npc需要采用人工神经网络技术。
从设计专于研究用的人工智能模块到安装，对尖端程序人员来说难度不小，尤其是将复杂jing密的系统安到会肆意放电的变异电脑上，更是难上加难。还没安装成功，移动硬盘就被超级电脑格式化吞噬掉了。迫于无奈，塔克他们只得再次引进大型数据库，先是将模块安装在数据库中，强行与超级电脑连接，然后再运用黑客技术启动模块创造新的npc。
然而就在数据库与超级电脑同化之际，意外发生了，全体屏幕同时黑屏，沉默已蝗怀鱿衷谥髌聊簧稀＝┯捕清晰的合成语音在大厅反复