1、我認為正好與之相反，我們應該做的事是讓越來越多的人工智能算法變成傳統算法。以洗碗為例，假設你要讓機器人幫你洗碗，你大概有以下兩種思路。

傳統算法的思路：告訴機器人你應該如何洗這個碗，要用多少水放多少洗潔精，用多大的力度向什麼方向擦多少下等等。

2、人工智能算法的思路：扔給機器人一堆碗，然後把一個洗的發亮的碗放在機器人邊上，讓機器人不停的洗碗，每洗好一個碗就將其和那個洗的發亮的碗比對直到兩者差不多為止。第二個算法和第一個算法相比，唯一的優點就是省事，不需要你自己去寫代碼。但是誰的效率高，執行的要求低呢？顯然是第一個，第一個或許一小片單片機就搞得定了，而第二個可能需要服務器+數據庫。

3、在過去，人類的計算機還不夠強大的時候，人類開發了很多傳統算法，讓計算機能夠高效，低要求的執行任務。比如pid控制算法，比如航天器的飛行控制程序，比如你家的電飯鍋裡面的那個溫度控制算法。這些算法都能夠很好的完成它們的任務，並不需要什麼人工智能。

4、那麼，什麼時候才需要人工智能呢？當人類沒有辦法的時候。比如說圖形處理，比如說語義理解，這些東西人類目前還沒找到合適的方程來擬合它們，這個時候就需要人工智能了。也就是說，不到萬不得已，不要用人工智能，人工智能實際上是一種非常無奈的選擇。

這些領域傳統算法遠不能和人的能力進行比較，而人工智能確實可以接近人的水平。

人工智能是人類技術進步的重要環節，目前來看，在“提高效率，降低成本”的方面已經發揮出巨大的優勢，但是安全管控、道德法律還沒有跟上技術的進步速度。

如果我們用最簡單的話概括的話，AI和計算機的最根本的區別是芯片的區別，它們一種芯片適用於人工智能優化算法，被廣泛應用於手機拍照程序，這也就是AI的芯片。而計算機的芯片就沒有人工智能優化這個特點，它只適合用於電腦。如果從他們的關系來講，計算機更像是AI的母體，AI是計算機的一種延伸，它擴展了計算機的應用系統和技術科學，換句話說AI就是計算機的一個分支，它可以識別圖像和語言，包括研究機器人。

計算機說起來就比較程序化，它把一組指令做到信息處理和步驟裝置，然後通過程序編寫，用到體系結構上。

我們舉個最簡單的例子，某菜館製定菜譜，記錄了宮保雞丁的制作方法，而不管之後哪個廚師來了就都按照這個方法一步步操作。

人工智能編程語言是一類適應於人工智能和知識工程領域的、具有符號處理和邏輯推理能力的計算機程序設計語言。能夠用它來編寫程序求解非數值計算、知識處理、推理、規劃、決策等具有智能的各種複雜問題。



事實上，現在已經有多種對應於各種不同知識表示方式的人工智能編程語言。按所對應的知識表示方式不同。大體上可以區分為以下幾類:

1.對應於產生式規則知識表示的語言。例如，由美國卡耐基·梅農大學的C·L·福基（C.L.Forgy）等人於1 977年開發的OPS(official production system)，當時’就用它來為DEC公司開發了一個解決VAX計算機系統配置問題的專家系統X1/XCON。

2.對應於邏輯公式知識表示的語言。一種已廣為應用的邏輯語言就是PROLOG。它是1 970年由法國馬塞大學的 A.柯邁豪埃(Alain Colmerauer)所開發的。

3.對應於框架或語義網知識表示的語言。這是一類所謂“面向對象”的(object-oriented)語言。其中一個有代表性的語種就是Smalltalk。它是在1980年首創，後來發展了好幾個版本，通常以發布的年份來標記，例如，第1個版本叫Smalltalk-80等等。