謝樓主提問！

人工智慧與傳統程式設計並沒有太多差異，唯一的差異是需要大量資料和算力來進行模型擬合！

AI＝大資料(算料資料)+演算法(深度學習、基於規則、基於知識、基於統計等等大多是遞迴迴圈結構)+算力(算力非常高，智慧演算法才能更好的運作)

傳統軟體程式設計＝資料結構(相對於AI少量資料)+演算法(演算法相對機器並不是太複雜遞迴運算較少)+算力(不需要太多算力)

三維模擬軟體＝資料結構(相對於普通應用軟體中等資料)+演算法(跟AI演算法類似，但有區別，差別相對來說不大都是遞迴或者矩陣運算)+中等算力(三維模擬軟體要的算力也不低但比起AI演算法來說比較低，但相對於普通應用軟體來說是高的，當然有些特殊應用軟體也可能比三維軟體高，不過大多情況是三維軟體要求比較高)

到了這裡相信都明白人工智慧的程式與普通軟體並沒多大差別！差別就在於演算法的理解！傳統程式設計更多是基於邏輯運算！但人工智慧的演算法是囊括了邏輯運算的，而且多了比較複雜的建模擬合算法！只要把線性代數理解透徹！人工智慧演算法並不是高不可攀！

1、首先要明白人工智慧是什麼。人工智慧也可以稱之為機器智慧，簡單說就是人工造出來的機器，達到像人一樣思考、並做出合理性行為的效果。

2、人工智慧主要由硬體和軟體兩部分。軟體部分就要程式設計各種各樣的程式。

3、如人一樣，各種各樣的知識學習、做出合理的行為，都是透過學習得來的，機器學習就是程式設計各種程式並安裝到機器上，模擬人的操作。

如果把人工智慧等同於程式設計就搞笑了，可以看看吳恩達是不是程式設計師，大量的人工智慧的主要集中在數學和資料上，也就是多演算法的理解和對資料的理解，或者對資料特徵的理解。傳統機器學習特徵工程是要數學和行業經驗結合，深度學習雖然用表示演算法替代了特徵工程，到對錶示學習的構建也是個難題。為啥Python在大資料和人工智慧方面方面最實用，就是因為Python對非程式設計師的門檻低，處理資料的不用像程式設計師那樣把關注點過多的放到程式碼上，而更多的放到演算法和資料上。還有人工智慧不像程式設計師的是程式設計師就是把邏輯用程式碼表示出來，而人工智慧更像是科研，需要試的，深度學習裡的很多機理數學的解釋性都很差。

大哥 你太迷信軟體了 軟體沒有硬體的支援還智慧個屁 AI的範圍太大 有很多種資源和資料渠道使得AI具有智慧 又需要花費一些時間訓練AI的基礎規則框架（不是AI學習方式的框架）

1、人工智慧需要很多硬體、裝置、網路、資料、軟體全方位的配套後，人工智慧擁有自動感知、實現預設邏輯之外的特殊能力。而軟體程式設計只能完成特定預設的功能；

2、人工智慧很多時候都是在特定領域幫助人類提高生產、管理、計算效率而存在的具體產品或裝置，而軟體程式設計則是一種資訊化過程；

本人從事人工智慧相關行業，對人工只能也算有點了解，分享一些自己的看法！無論怎麼說，人工智慧的本質都不可能是軟體程式設計。目前人工智慧需要一些程式語言來實現一些功能，所以就會有人誤解人工智慧的本質。然而程式語言只是實現智慧的一種工具，人們使用程式語言來，告訴機器要做什麼。至於怎麼做，如何做才是人工智慧的核心！！那麼人工智慧的本質是什麼呢？其實人工智慧的本質是對人的思維的資訊過程的模擬，是人的智慧的物化。儘管人工智慧可以模擬人腦的某些活動，甚至在某些方面超過人腦的功能，但人工智慧不會成為人類智慧而取代人的意識，這是由他本質決定的！對於人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，製造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的資訊過程的模擬。聽起來有點難理解，簡單的說就是機器透過大量的資料的輸入進行自我學習，透過這些學習yy掌握到了處理問題的規則，在人們需要處理此類問題的是人工智慧就可以透過自己學習的這些規則來幫我們完成，這就是一個簡單人工智慧運用～