一、人工智能结构模拟例子
1943年起步的“人工神经网络”对人脑生理结构进行模拟研究，从而诞生了第一条研究路径。这一研究路径从神经生理学和认知科学的研究成果出发，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。在人工智能发展史上称之为“联结主义”学派，其最精彩的成果是深度神经网络。
由于人脑神经网络的异常复杂，这一研究途径进展比较艰难。于是，人们便转向了对人脑功能进行模拟研究，这就促成了基于逻辑推理的第二条研究路径的问世：1956年兴起的“物理符号系统”。这一研究途径在人工智能发展史上称为“符号主义”学派，其核心是研究如何用计算机易于处理的符号表示人脑中的知识，并模拟人的心智进行推理。符号主义的代表性成果是证明了38条数学定理的启发式程序“LT逻辑理论家”，以及各种面向特定专门领域的“专家系统”。
后来，功能模拟路径遇到了知识界定、知识获取、知识表示、知识演绎等诸方面的困难，称为“知识瓶颈”。于是，人们又转向了对智能系统的行为进行模拟研究，这就是1990年问世的“感知-行动系统”的研究。行为模拟研究路径在人工智能发展史上称为“行为主义”学派，其最著名的成果首推布鲁克斯的六足行走机器人。
二、人工智能的研究途径有最佳吗
人工智能的研究途径是相辅相成的
以上给出了当前人工智能的6种途径与方法，它们各有所长，也都有一定的局限性。因此，这些研究途径与方法并不能互相取代，而是并存与互补的关系。
三、ai 模拟和预测区别
1、人工智能（AI）是业务增长和生产的最新趋势要素，已经超越了资本投资和劳动力等传统手段。它还具有引入新的增长来源，改变工作方式以及增强人们推动业务增长的作用的潜力。由于其能够处理数据，查找模式以及以惊人的速度学习和识别行为的能力，越来越多的领域正在发现人工智能（或AI）的用途。
2、任何AI的基本学习过程都称为机器学习，它表示机器处理数据流并识别模式或逻辑的能力。该过程可以是辅助的或不辅助的，在许多情况下，后者是前进的道路。机器的学习能力与预测分析既不同，又相似。在讨论辅助机器学习时-将预定模式添加为数据流的一部分-您基本上是在讨论一种预测分析形式。
3、那么，预测分析和机器学习之间有什么区别？它们有什么相似之处？这两个流行语是否可以互换？如前所述，机器学习是一门科学，它可以通过随着时间的推移以自主方式提高知识来使计算机学习并像人类一样工作。这是通过以观察和真实交互的形式提供机器数据和信息来实现的。该过程以辅助和非辅助的方式应用于数据流。
四、人工智能通过哪些方式来模拟人类
1、从这四个方面谈谈人工智能的模拟方法：
2、感知：机器模拟人类的感知行为，例如：视觉、听觉、触觉等。此类专门的研究领域有，计算机视觉，计算机听觉、模式识别、自然语言、自然语言理解；
3、思维：机器对已感知的外界信息或者由内部产生的信息进行思维性加工。主要的研究领域：知识表示、组织以及推理的方法，启发式搜索以及控制策，神经网络，思维机理等方面；
4、学习：重新获取新知识，达到自我完善增强。此乃人工智能的核心问题。主要的研究领域：记忆学习、归纳学习、解释学习、发现学习、神经学习、遗传学习。
5、行为：模拟人类的行动或者表达。主要的研究领域：智能控制、智能制造、智能调度、智能机器人。
五、人工智能对人类的思维模拟有哪两个方面
1、人工智能是对人类思维的模拟，是以机械电子的运动来表现人类思维的某些功能和作用。计算机是人工智能的具体存在方式。人工智能与人类思维有着本质的不同：
2、（1）物质承担者不同，意识的物质承担者是人脑神经系统，人工智能的物质承担者是物理元器件。
3、（2）二者的性质不同，意识在社会实践和生活中产生，具有社会性和主体性，人工智能不具有社会性，电脑不具备意志、情感，只会按照固定的程序行事。它永远是工具。
4、（3）人工智能不具有人的意识蕴藏的巨大的创造力。