上述图像由英伟达公司开发的 GAN 生成。

将人工智能应用于现实问题比解决谜题和游戏更具挑战性。在现实世界的场景中，可能出现的状态数量之多令人目不暇接，使得穷举式搜索或巧妙的启发式方法无法奏效。此外，由于我们无法控制的因素，行动的结果并不总是可以预测的，这就引入了随机性。为了解决这些复杂问题，我们需要将不确定性和概率的概念纳入算法，同时利用先进的神经网络，使我们能够有效地解决现实世界中的人工智能问题。

恐龙扛狼扛狼扛。最后，你已经掌握了基本的神经网络和高级神经网络的基本知识。