人工智能将比任何其他创新更有能力塑造我们的未来，任何不了解它的人很快就会发现自己被抛在后面。
在追踪算法三中已经提到了它的缺陷之处：到达目标点的时候并不会马上停下来，而是不停的来回穿梭在目标点。这一篇其实就是第三篇优化这个缺陷的算法。
接下来就是要进行更为精准更智能的追踪。因此，在接下来的代码演示Demo中我重新设计了几个类，一个是PlayObject，这个类其实也没有什么新的东西，都是之前已经介绍过的，无非就是速度向量、位置以及移动控制等它的代码设计如......
上一篇讲到了追踪算法的比较简单的形式，看上去比较假，因为AI控制的对象过于精确地跟踪目标。一种更自然的追踪方式可以这样做，使得跟踪者的方向矢量与从跟踪目标的中心到跟踪者的中心所定义的方向矢量靠拢。
麦肯锡的研究表明，全球范围内有多达1.4亿全职知识工作者或被智能机器所取代。到2020年，全球将会有700万个工作岗位消失。美国斯坦福大学统计，美国将有47%的职业会被人工智能取代；而在中国，这个比例有可能达到60%以上！
尽管随机运动可能完全不可预知，它还是相当无趣的，因为它完全是以相同的方式工作——完全随机。下面要学习到的算法是根据具体环境作出不同响应的处理。作为例子，这里选择了追踪算法。追踪AI考虑到跟踪目标的位置，然后改变AI对象的轨道好让它移向被追踪的对象。
麦肯锡全球研究所最近的一项研究显示，到2030年，自动化可能会导致8亿多人失业。虽然这个数字是最极端的情况，但毫无疑问，技术确实会取代人类今天所执行的许多工作职能。
人工智能不久以前还是科幻电影和小说里的东西。但我们现在正处于一个不断变化的科技世界里，发展速度比过去任何时候都快。人工智能的未来是个未知数，而这并不能阻止大家思考。以下是关于人工智能未来的一些名人名言。
6月17日，2019 SiFive Tech workshop在深圳举行，作为SiFive的DesignShare生态系统合伙伙伴，Imagination Technologies不仅在现场演示了最新新神经网络加速演示，高级技术专家李安也发表《神经网络加速赋能端侧智能》介绍了Imagination 的神经网络加速器在边缘计算领域的应用。
随着影像数据不断增加，人工智能和深度学习(Deep Learning，机器学习分支)技术已成为安全监控的关键，能够有效降低人为错误和误报，并大幅减少影像搜寻时间，对众多产业造成极大的影响。