1. AI与软件的核心区别
传统软件：基于预设的「if-then」强逻辑规则运行，所有行为均由程序员预先定义，无法超越人类设定的知识边界。例如火车票购票系统，需手动编码所有可能的规则。
AI：通过机器学习和深度学习技术，从数据中自主“学习”规律并做出决策，无需显式编程所有规则。例如语音助手通过自然语言处理理解用户指令，而非依赖硬编码的响应。
2. AI的技术基础
深度学习与神经网络：AI的核心技术，模仿人脑神经元结构，通过多层网络提取数据特征，实现复杂任务（如图像识别、语音合成）。
数据驱动：AI的性能高度依赖数据质量和规模，通过训练不断优化模型，而传统软件仅依赖代码逻辑。
3. AI的典型应用场景
消费级工具：如智能音箱、推荐系统，通过分析用户行为提供个性化服务。
专业领域：医疗诊断、自动驾驶等，需处理复杂非结构化数据，传统软件难以胜任。
4. AI的局限性
透明性不足：深度学习模型的决策过程常被视为“黑箱”，难以追溯具体逻辑。
依赖数据：数据偏见可能导致AI输出错误结论，而传统软件的行为完全可控。
AI并非传统意义上的软件，而是通过算法和数据模拟人类智能的技术体系。它突破了规则编程的限制，但也带来新的挑战，如问题和算法可解释性。未来，AI与传统软件可能进一步融合，形成更强大的智能系统。
