人工智能的发展已经初步成熟，如今被广泛地应用于文明社会的各个方面，它影响着我们的决策、情感和行为。问题是，人工智能不止是潜移默化地影响着我们对事物的看法，也带来了它有害的一面：不公平和不平等。
据外媒报道，人工智能(AI)也许有一天会比我们人类自己更好地沟通情感。由科罗拉多大学和杜克大学研究人员开发的神经网络模型EmoNet能够准确地将图像跟11种不同的情绪类别配对起来。神经网络是一种计算机模型，其通过一系列的过滤器来学习将输入信号映射到感兴趣的输出。
你能想象到10年后自己的工作场所会变成什么样子吗？由于快速发展的技术正在改变工作性质、劳动模式以及工作场所等概念，因此，它可能会与今天我们所看到的一切截然不同。为了保持竞争力，跟上时代发展要求，您需要了解新兴技术对未来工作的影响。您必须战略性地整合这些创新，来吸引合适的人才，在提高效率的同时提升利润。
你的公司已经开始使用人工智能（AI）了，但是你是否有效地控制了人工智能所涉及的风险？人工智能是一个新的增长渠道，有可能提高生产力和改善客户服务。但是，你需要评估涉及到网络安全的风险管理。首先，你在考虑人工智能趋势的时候就应该把风险纳入其中。
如今，游戏中使用的人工智能比以往任何时候都更加复杂，玩家的游戏体验前所未见。开发者使用的AI工具更加强大，这让游戏更加真实同时还能简化开发过程，我们接下来讨论AI技术如何推动手机游戏的变革与手游开发进程。
前面的追踪都能很好的解决大部分的问题，但是人工智能的宗旨是模拟实现更为真实更为智能的智能体。同样，一个简单的追踪算法它也是有很多优化为更智能的需求。这一篇是追踪算法里面的拦截追踪。
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。