，在不少领域当中都已经有成功的案例，比如自动化机器，他们就是采用这种方法，这种工智能机器，他被植了一整套的自动化流程，但是它不具备其他功能。

比如简单的文字识别，以及下棋，一些游戏ai等等。

但是同样的这种方法局限很大，因为如果游戏简单，那么制定的这个程序也很简单，而它只能在既定的规则下运行，举个简单的例子。

比如这个工智能机器，你给他制定了下象棋的规则程序，可是如果你要让它去下围棋，那么你这个机器的程序就要重新编译，重新调试，否则的话，就会牛不对马嘴。

而另外一个方法就是模拟法，意思是我们不仅仅要看到效果，还要求实现的方法和类或者动物机体所用的方法相同或者类似。

比如目前比较流行的模拟构建类神经网络作为工智能机器的核心，尝试着让工智能机器按照类的机体原理进行实践。

可惜的是，这种方法的门难度太大了，除了要通计算机编程知识，还要通生物学的思考方法，所以不管在国内外，只要进这一个行业的研究者都会成为重点扶持的对象。

尽管目前的进展依然缓慢，但是起码，这一个方向被认为是未来的主流的工智能研究方向。