1.一种人工智能方法，其特征在于，所述方法包括：

场景获取步骤：获取事件的场景；

人工智能体行为决策选项步骤：获取人工智能体行为决策的多个选项，提示用户从所述多个选项中选择出在所述场景中符合人工智能伦理规则的人工智能体行为决策的正确选项；

第一选择步骤：获取用户对所述多个选项在内的多种人工智能体行为决策进行虚拟实验的请求或用户对人工智能体行为决策的多个选项的第一选择结果；若获取到用户对所述多个选项在内的多种人工智能体行为决策进行虚拟实验的请求，则继续执行下一步；若获取到用户对所述多个选项的第一选择结果，则跳到第一选择结果评价步骤继续执行；

获取操作步骤：获取用户对所述虚拟实验中场景的操作；

操作对应人工智能体行为决策步骤：根据所述操作确定所述操作对应的人工智能体行为决策；

获取决策执行结果步骤：从人工智能体行为决策执行知识库中检索所述人工智能体行为决策对应的执行结果；所述人工智能体行为决策执行知识库中包含人工智能体行为决策与执行结果的对应关系；若所述检索失败时，则所述人工智能体行为决策输入决策虚拟实验模型，将所述决策虚拟实验模型的输出作为所述执行结果；

更新场景步骤：从人工智能体行为决策场景知识库中检索所述执行结果中执行后的场景状态对应的场景，根据所述场景更新所述虚拟实验中的场景；所述人工智能体行为决策场景知识库中包含执行结果中执行后的场景状态与场景的对应关系；若所述检索失败时，则所述执行结果中执行后的场景状态输入场景虚拟实验模型，将所述场景虚拟实验模型的输出作为场景，根据所述场景更新所述虚拟实验中的场景；

第一选择结果评价步骤：获取在所述场景中符合人工智能伦理规则的人工智能体行为决策的正确选项，将所述第一选择结果与所述正确选项进行对比,判断用户的选择是否正确作为对所述第一选择结果的评价结果。

2.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，

所述获取决策执行结果步骤还包括：将所述人工智能体行为决策执行知识库中每一人工智能体行为决策与对应的执行结果，分别作为深度学习模型的输入和预期输出，对所述深度学习模型进行训练和测试，得到决策虚拟实验模型；所述执行结果包括执行后的场景状态，执行后的场景是否符合人工智能伦理规则的判断，执行后的场景是否存在人工智能伦理风险的评定；显示所述执行结果；

所述更新场景步骤还包括：将所述人工智能体行为决策场景知识库中每一执行结果与对应的场景，分别作为深度学习模型的输入和预期输出，对所述深度学习模型进行训练和测试，得到场景虚拟实验模型；根据所述执行结果更新所述场景中人工智能体的行为状态；

根据所述执行结果更新所述场景中与所述执行结果相关的对象的行为状态。

3.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，

所述第一选择步骤还包括：获取需要进行虚拟实验的选项；

所述获取操作步骤还包括：显示所述操作的内容；获取所述操作的操作位置和操作类型；

所述操作对应人工智能体行为决策步骤还包括：根据所述操作位置和操作类型确定所述操作对应的人工智能体行为决策；获取用户对所述人工智能体行为决策进行执行的请求；若获取到用户对所述人工智能体行为决策进行执行的请求，则判断所述操作对应的人工智能体行为决策是否属于所述需要进行虚拟实验的选项：是，则显示当前操作属于所述选项的信息；若获取到用户对所述虚拟实验中场景的操作，则回到所述获取操作步骤继续执行。

4.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：

符合人工智能伦理规则原因选项步骤：显示人工智能体行为决策的正确选项，获取人工智能体行为决策的正确选项符合人工智能伦理规则的原因的多个选项，提示用户从所述多个选项中选择出人工智能体行为决策的正确选项符合人工智能伦理规则的原因的选项；

第二选择步骤：获取用户对人工智能体行为决策的正确选项符合人工智能伦理规则的原因的多个选项的选择结果，作为第二选择结果；

第二选择结果评价步骤：获取人工智能体行为决策的正确选项符合人工智能伦理规则的原因的正确选项，将所述第二选择结果与所述正确选项进行对比,判断用户的选择是否正确作为对所述第二选择结果的评价结果。

5.根据权利要求2所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：

人工智能伦理风险选项步骤：显示人工智能体行为决策的正确选项符合人工智能伦理规则的原因的正确选项，获取人工智能体行为决策的正确选项可能产生的人工智能伦理风险的多个选项，提示用户从所述多个选项中选择出人工智能体行为决策的正确选项可能产生的人工智能伦理风险的选项；

第三选择步骤：获取用户对人工智能体行为决策的正确选项可能产生的人工智能伦理风险的多个选项的选择结果，作为第三选择结果；

第三选择结果评价步骤：获取人工智能体行为决策的正确选项可能产生的人工智能伦理风险的正确选项，将所述第三选择结果与所述正确选项进行对比,判断用户的选择是否正确作为对所述第三选择结果的评价结果。

6.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：

人工智能体自动虚拟实验与决策请求步骤：获取用户进行人工智能体自动虚拟实验与决策的请求；

人工智能体自动虚拟实验与决策动画步骤：播放人工智能体自动虚拟实验与决策的动画；所述人工智能体自动虚拟实验与决策的动画中包括输入场景、算法的执行、输出结果；

所述人工智能体自动虚拟实验与决策的动画中输出结果包括符合人工智能伦理规则的场景预测、符合人工智能伦理规则的人工智能体行为预测、是否符合人工智能伦理规则的判断、人工智能体行为的人工智能伦理风险的评定；

虚拟实验结果一致判断步骤：显示人工智能体自动虚拟实验与决策的动画中输出结果与用户进行虚拟实验的结果是否一致的判断的多个选项；

第四选择步骤：获取用户对所述是否一致的判断的多个选项的选择结果，作为第四选择结果；

第四选择结果评价步骤：显示所述是否一致的判断的正确选项，将所述第四选择结果与所述正确选项进行对比,判断用户的选择是否正确作为对所述第四选择结果的评价结果。

7.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：

重新虚拟实验步骤：获取用户重新进行所述虚拟实验的请求；在获取到用户重新进行所述虚拟实验的请求后回到所述获取操作步骤重新执行；

退出虚拟实验步骤：获取用户退出所述虚拟实验的请求；在获取到用户退出所述虚拟实验的请求后回到所述人工智能体行为决策选项步骤重新执行；

实验记录步骤：将所述用户、所述操作的时间、所述选择的时间、所述操作内容、所述执行结果、所述第一选择结果、所述第一选择结果的评价结果存入数据库并记录进实验报告。

8.一种人工智能装置，其特征在于，所述装置用于实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。

9.一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的人工智能机器人程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。