上一篇提到說不同時期的AI有不同的進展，今天就來介紹現今AI的代表性模型吧。

First :遺傳演算法（Genetic algorithm，簡稱為GA）
遺傳這個名詞，大家應該在學生物時或多或少都會有些印象。那沒錯!這個演算法便是依照達爾文的演化論所發展出來的。各個物種之間有物競天擇，「適者生存，不適者淘汰」，AI便是利用這個來做分析的。假設一個問題要交給AI做處理，若可以分成不同情況有不同的處理方式的話，就能使用這個演算法。
那應該怎麼去訓練得到不同且較好的處理方式呢?就是給AI不同預設的比較，舉例像是迷宮遊戲，我們的問題是要讓走越快的人則獲勝，那我們就可以產生不同的表格來隨機代表相同情況下不同的選擇，然後去試哪一個時間少就能知道說是哪一個情況下的選擇是相較於另一個是優秀的，如此一來，經過多次的比較，每次都是優秀的適者生存，最後日漸收斂即能獲得一個最佳的適者。

Second :專家系統
是上一篇有稍微提到的部分。就是針對某個事先預設好的問題給予大量的應對方式，舉例像是醫生或是護士，他們具備相當專業的知識和技術，他們能透過觀察疾病或是生理器官來做病症的辨別，並且給予最適當的治療，因此運用在專家系統上就是以蒐集醫生護士對於已知病症的專業應對來訓練模型，但是缺點就是可能許多病症尚未被醫生護士或世界發現，亦或者是些許的生理上不同就可能造成錯誤，因此此模型只能運用在專家事先對預測問題所下的判斷來製作應變對策，極度缺乏自主學習的能力。

參考資料:
https://meethub.bnext.com.tw/%E5%AE%8C%E6%95%B4%E8%A7%A3%E6%9E%90ai%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%EF%BC%9A3%E5%A4%A7%E6%B5%AA%E6%BD%AE%EF%BC%8B3%E5%A4%A7%E6%8A%80%E8%A1%93%EF%BC%8B3%E5%A4%A7%E6%87%89%E7%94%A8%EF%BD%9C/
https://www.youtube.com/watch?v=F00ZOPVftjM