AI程序和传统计算机程序的主要区别体现在以下几个方面：
根源和执行方式
传统程序：基于预设的规则和指令执行任务，依赖人为设定的逻辑进行判断与操作，灵活性有限。程序的功能在编写完成后相对固定，除非人工干预修改代码。
AI程序：通过复杂的数学模型（如机器学习算法）不断吸收数据营养，自主学习与改进。AI具备学习和适应能力，能够动态地调整自身表现以应对未知情境。
行为模式
传统程序：在特定环境中按部就班，遇到超出预期的情况往往束手无策，需要预先编码所有可能情景。
AI程序：能够根据外界反馈调整行为策略，即使面对全新状况，也能尝试推理出最接近正确的响应。
应用领域
传统程序：适用于规则明确、逻辑清晰的任务，如计算器运算、数据库查询等，但在复杂决策面前显得力不逮。
AI程序：广泛涉足各类应用场景，尤其擅长处理模糊信息，展现卓越表现，从自动驾驶、医疗诊断到情感分析等。
问题解决方式
传统程序：基于预先定义的规则和指令来解决问题，这些规则和指令是由程序员事先编写的。
AI程序：通过数据驱动的方法来解决问题，它会从大量的数据中学习和推理，从而找到最佳的解决方案。
处理未知情况的能力
传统程序：通常只能处理已知的情况，如果遇到未知的情况，程序可能会出现错误或无法正确处理。
AI程序：可以根据以前的经验和学习来处理未知的情况，它可以适应新的情况并找到最佳的解决方案。
自我改进和优化
传统程序：通常需要人工对程序进行修改和优化，以提高性能。
AI程序：可以通过不断的学习和适应来自动改进自己的性能，从而达到更好的结果。
算法设计
传统程序：基于明确的规则和逻辑进行程序设计，程序员通过编写代码来实现特定的功能。
AI程序：注重算法的设计和优化，通常基于统计学、机器学习等技术，通过训练和学习来不断优化算法的性能。
数据驱动
传统程序：主要依赖于开发者事先编写的算法和规则，处理数据时通常需要人工定义数据结构和算法。
AI程序：更加注重数据的驱动，需要大量的数据进行训练和学习，通过分析数据来发现模式和规律。
智能决策
传统程序：根据预先定义好的规则和逻辑来进行决策，程序员通过编写代码来实现特定的决策逻辑。
AI程序：具有自主决策的能力，可以通过学习和训练来自主地进行决策，根据输入的数据和模型来做出相应的决策。
动态性
传统程序：通常是静态的，程序在编写之后不会自动改变。
AI程序：是动态的，可以通过学习和训练来改进自己的性能，能够根据反馈信息调整自己的模型和参数。
总结来说，AI程序与传统计算机程序的主要区别在于AI程序具有自主学习、适应性和智能决策的能力，而传统程序则依赖于预先编写的规则和指令，适用于相对固定和明确的任务。AI技术的发展使得计算机能够更好地模拟人类的智能行为，为解决复杂的问题提供了新的方法和工具。