学习交通模式，以便随着时间的推移改

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的例子/影响
反应式人工智能 对即时数据做出反应，无需学习或记忆。 为简单任务（如游戏或过滤垃圾邮件）提供即时响应。 国际象棋人工智能：通过计算可能性做出完美的举动，但没有过去比赛的记忆。
有限内存人工智能 人工智能可以通过过去的数据学习来改善决策并随着时间的推移做出更明智的预测。 更准确地解决重复性问题，例如驾驶或欺诈检测。 自动驾驶汽车：善导航和安 埃及电话号码数据 全性。
交互式人工智能 与用户沟通和合作。 使人机交互变得无缝，以提供支持或创造力。 人工智能聊天机器人：通过理解和适应用户请求来增强客户服务。
创意人工智能 生成全新的内容，如艺术或写作。 通过自动化创意和生产来帮助创意产业。 DALL-E：根据文本描述创建原始图像，用于设计和营销。
预测性人工智能 根据数据模式预测未来结果。 在问题发生之前解决问题，例如预测设备故障。 预测性维护 AI：在机器发生故障之前修复机器，从而为公司节省资金。
情感人工智能 理解并回应人类的情感。 使技术对心理健康或教育更具同理心和个性化。 人工智能治疗师：通过声音模式检测情绪并在治疗中提供情感支持。
决策人工智能 使用数据来自动化复杂的选择。 提高金融或医学等关键领域的决策速度和准确性。 医学中的人工智能：协助医生更快、更准确地诊断疾病。
通用人工智能（AGI） 假设具有人类水平智能的人工智能。 可以处理任何智力任务，如推理和创造力。 未来的人工智能助手：想象一台可以处理从教学到创新的一切事务的机器。
自我意识人工智能 假设具有意识的人工智能。 可以在深层次的直观层面上与人类互动，有可能重新定义与机器的关系。 科幻示例：见于《机械姬》或《她》等电影。