人工智能程序设计
人工智能程序设计途径人工智能编程人工智能编程人工智能编程的三种途径：•学习•推理•自我纠正
学习过程AI编程的这一方面着重于获取数据，并创建有关如何将数据转化为可操作信息的规则。该规则称为算法，为计算设备提供了有关如何完成特定任务的逐步说明。
学习过程涉及计算机发现他们如何执行任务，而无需显式编程来执行任务。它涉及计算机从提供的数据中学习，以便它们执行某些任务。对于简单的任务，通过算法告诉机器，如何执行解决当前问题所需的所有步骤。计算机不需要学习。对于更高级的任务，仅仅依靠程序员创建所需的算法，可能是一个挑战。在实践中，通过更有效地帮助机器开发自己的算法，而不是让程序员指定每个需要的步骤。
推理过程AI编程的这一方面着重于选择正确的算法以达到期望的结果。符号推理机是一种认知引擎，利用传感器和神经网络的输出，以及受过训练的专家知识来推断遇到的问题。这是一种新的基于认知的双模式方法，该方法同时使用自主和机会主义，自我发现监视来解决歧义。它通过一种称为“自主性监视”的技术，自动地遍历信息，从各种数据的解释中，发现合理的事实和情景，同时避免了传统系统通常的计算复杂性。
自校正过程AI编程的这一方面旨在不断优化算法，并确保它们提供最准确的结果。