程序化人工智能（Programmed AI）是一种基于规则的人工智能系统，它通过一组预定义的算法和指令来实现特定的功能。这种类型的AI系统通常被称为”狭义人工智能”或”弱人工智能”，因为它专注于特定领域的问题解决能力，而不是通用智能。
程序化人工智能系统的设计者会明确地告诉计算机应该如何处理数据、执行任务以及做出决策。这些规则可以是简单的if-then语句，也可以是复杂的逻辑结构，它们共同构成了一个决策过程。例如，如果输入的数据满足某些条件，那么系统就会采取相应的行动或者输出结果。
程序化人工智能的主要特点包括：
可预测性：由于程序化的AI遵循预先确定的规则集，因此它的行为是可以被预测的。这使得调试和维护变得更加容易，因为任何错误都可能直接追溯到某个具体的规则上。
透明度高：与深度学习等现代AI技术相比，程序化人工智能的设计原理更加直观和易于理解。开发人员能够清晰地看到每个规则的作用，从而进行优化和调整。
可靠性强：在不需要适应新环境或应对未知情况时，程序化人工智能可以提供高度可靠的服务。只要其基础假设保持有效，该系统就能持续有效地工作。
适用性强：对于那些有明确定义的任务和目标的问题来说，程序化人工智能是非常合适的解决方案。它可以快速部署并用于自动化重复性任务。
然而，程序化人工智能也存在一些局限性：
缺乏灵活性和泛化能力：一旦遇到新的情况和数据，程序化AI可能会表现不佳，因为它没有学习和适应的能力。这意味着当问题变得复杂或多变时，这种方法可能会受到限制。
难以扩展：随着问题的规模扩大或需求变化，为程序化AI添加新的规则和逻辑可能会非常繁琐且耗时。相比之下，机器学习模型可以通过增量训练来适应新的数据和场景。
对专家知识依赖性高：构建有效的程序化AI需要深厚的专业知识和对特定领域的深入了解。这对于许多公司和组织来说是一个挑战。
尽管如此，程序化人工智能仍然是实现特定任务自动化的强大工具，并且在很多行业中有广泛的应用，如医疗诊断支持系统、金融欺诈检测、工业控制等领域。随着技术的不断进步，程序化AI将继续发展和完善，以更好地服务于人类的需求。