总结
在本模块中，你学习了自动化智能技术，包括数学（控制理论）、菜单（优化算法）和手册（专家系统和专家规则）。 几十年来，它们都在该行业得到了广泛使用。
控制理论使用数学来决定下一步操作。 它们便宜、可靠、可预测并且可解释。 当系统模型未知，或者变量之间的关系为非线性时，它们的效果并不理想。
优化算法执行空间搜索并创建按客观标准排序的选项（或菜单）列表。 当我们对问题知之甚少或存在需要遵守的约束时，它们是最好的技术。 这些算法的主要缺点是计算资源使用率高，这也使得计算资源的速度变慢。
专家系统在狭窄的应用程序领域充当专家。 使用这些系统的最佳时机是，我们在该领域拥有大量专业知识，并且/或者存在许多需要遵守的约束。 另外，当我们需要一个解释来支撑所做出的决策时，也可以使用。 它们的限制在于维护起来很繁琐。
这些技术是使用机器教学的新 AI 范式实现的自治 AI 大脑设计的潜在组成部分。
注意
若要了解自治智能技术及其优缺点，请查看“模块 2 - 探索自治智能”。