您說的智慧體是不是具有獨立思維能力的智慧體，如果是的話，目前科技水達不到，在某一具體場景下樣本足夠的話，利用合理演算法，機器可能做的比較優秀（人臉識別，車牌識別，下棋），但真正做到像人類一樣能夠處理複雜，多維的任務，機器遠遠不夠

人工智慧可以說是當前科技界最火熱的技術了，其實人工智慧的概念在幾十年前就已經提出，但由於當時計算機計算能力的受限，發展一直停滯不前。但隨著現代計算機計算能力的提升，尤其是大規模雲計算的出現，人工智慧技術出現飛速發展。阿爾法機器人戰勝人類頂尖圍棋選手成為人工智慧正式登上舞臺的標誌。但這一切的背後到底隱藏著什麼樣的技術，人工智慧是如何被訓練的呢？答案就是——深度學習神經網路技術。

在瞭解如何訓練人工智慧之前，先來確定下什麼是人工智慧，所謂的人工智慧，就是機器能根據人類設定的規則去自行解決問題。舉個例子就好比告訴阿爾法機器人圍棋的規則，然後讓機器人能自行去與人類下棋。

此外，人工智慧也有自己的發展階段，大致可以分為弱人工智慧和強人工智慧。弱人工智慧是指經過訓練能完成某一特定任務的智慧系統，比如下圍棋、自動駕駛。而強人工智慧則是指智慧具備通用的解決問題的能力，對於沒有處理過的問題，它也可以適應調整去解決。總體而言，人類目前絕大部分的應用都是處於弱人工智慧的範疇。

人工智慧的訓練過程其實就是機器學習的過程。有別於普通的計算機程式是透過編碼的方式讓計算機完成任務的，機器學習是透過大量的資料集讓機器自行去學習規律，最終形成一套能夠解決問題的模型引數。

對於機器學習通常可以分為有監督學習和無監督學習。他們兩者之間主要區別是對於學習用的資料集的標記，對於有監督學習，是使用了輸入和有標記的輸出的資料集來進行訓練學習，比如為了預測房價，將包含了面積，地段等資訊的歷史資料集輸入，同時也標記好輸入資訊所對應的實際歷史房價資料的輸出。而無監督學習則不會對資料集的輸出進行標記，而是讓計算機自行去進行輸出規律的分類。

瞭解了機器學習的概念，讓我們更進一步來看，這些資料是如何被學習的呢？原來它們是透過一種叫深度學習神經網路的技術來實現的。神經網路是一組粗略模仿人類大腦，用於模式識別的演算法。神經網路這個術語來源於這些系統架構設計背後的靈感，這些系統是用於模擬生物大腦自身神經網路的基本結構，以便計算機能夠執行特定的任務。下圖是神經網路的基本模型。

一個典型的神經網路由輸入層，隱藏層和輸出層組成，每層包含很多神經元，在這些由神經元交織起來的網路中，由一整套權重引數用於運算。它的大致工作流程是這樣的：我們將資料集的輸入資料送至神經網路的輸入層，然後透過網路層權重引數的層層運算，得出輸出結果，將結果與標記的輸出進行比較並反饋給網路，網路調整引數後重新計算，直至計算結果與實際標記結果的誤差達到最小為止。到此，一個可用的人工智慧系統就訓練完成了。

大道至簡，看似複雜的深度學習訓練過程，其實質也只是一些比較基本的數學運算，得益於現代計算機強大的運算能力，讓人類看到了人工智慧飛速發展的曙光。

在以上的分享關於這個問題的解答都是個人的意見與建議，我希望我分享的這個問題的解答能夠幫助到大家。