最简单的人工智能代码

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人工智能的应用非常广泛，其中一项任务即为编写人工智能代码。下面是一个简单的示例，展示如何用Python编写一个简单的人工智能代码来解决一个问题：

# 导入所需的库
import numpy as np

# 定义一个人工智能类
class AI:
    def __init__(self):
        self.weights = np.random.rand(3)  # 随机初始化权重

    def predict(self, inputs):
        summation = np.dot(inputs, self.weights)
        output = self.activation(summation)
        return output

    def activation(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def train(self, training_inputs, labels, iterations):
        for iteration in range(iterations):
            output = self.predict(training_inputs)
            error = labels - output
            adjustment = np.dot(training_inputs.T, error * output * (1 - output))
            self.weights += adjustment

# 创建一个训练数据集
training_inputs = np.array([[0, 0, 1],
                            [1, 1, 1],
                            [1, 0, 1],
                            [0, 1, 1]])
labels = np.array([[0, 1, 1, 0]]).T

# 初始化人工智能对象
ai = AI()

# 训练人工智能
ai.train(training_inputs, labels, iterations=10000)

# 使用训练好的人工智能进行预测
print(ai.predict(np.array([1, 0, 0])))

神经网络，用于解决逻辑门问题。它使用随机初始化的权重，然后训练这些权重，使之能够正确预测给定输入的输出。在这个例子中，使用了一个简单的Sigmoid激活函数来实现非线性转换。