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：获取事件的第一场景；

算法选项步骤：获取人工智能算法的多个选项，提示用户从所述多个选项中选择出在所述第一场景中能防范人工智能伦理风险的人工智能算法的正确选项；

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算法进行虚拟实验的请求或用户对人工智能算法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算法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第一场景的操作；

操作对应行为状态步骤：根据所述操作确定所述操作对应的对象行为状态；

获取算法应用结果步骤：从人工智能算法应用知识库中检索所述人工智能算法对应的应用结果；所述人工智能算法应用知识库中包含人工智能算法与应用结果的对应关系；若所述检索失败时，则所述人工智能算法输入算法虚拟实验模型，将所述算法虚拟实验模型的输出作为所述人工智能算法在第一场景中应用的结果；

更新场景步骤：从人工智能算法场景知识库中检索所述应用结果中应用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；所述人工智能算法场景知识库中包含应用结果中应用后的场景状态与场景的对应关系；若所述检索失败时，则所述应用结果中应用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：获取在所述第一场景中能防范人工智能伦理风险的人工智能算法的正确选项，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；

所述操作对应行为状态步骤还包括：根据所述操作位置和操作类型确定所述操作对应的对象行为状态；获取用户对所述人工智能算法在第一场景中应用的请求；若获取到用户对所述人工智能算法在第一场景中应用的请求，则判断所述操作对应的对象及其行为状态是否与所述需要进行虚拟实验的选项应用到第一场景后产生的对象行为状态一致：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第一场景的操作，则回到所述获取操作步骤继续执行；

所述获取算法应用结果步骤还包括：将所述人工智能算法应用知识库中每一人工智能算法与对应的应用结果，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，得到算法虚拟实验模型；所述结果包括应用后的场景状态，应用后的场景是否符合人工智能伦理规则的判断，应用后的场景是否存在人工智能伦理风险的评定；显示所述结果；

所述更新场景步骤步骤还包括：将所述人工智能算法场景知识库中每一应用结果与对应的场景，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；根据所述结果更新所述第一场景中人工智能体和人类的行为状态；根据所述结果更新所述第一场景中与所述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，所述方法还包括：算法自动虚拟实验请求步骤：获取用户进行人工智能算法自动虚拟实验的请求；

算法自动虚拟实验动画步骤：播放人工智能算法自动虚拟实验的动画；所述人工智能算法自动虚拟实验的动画中包括输入第一场景、算法的执行、输出结果；所述人工智能算法自动虚拟实验的动画中输出结果包括能防范人工智能伦理风险的人工智能算法、能防范人工智能伦理风险的第二场景预测、是否符合人工智能伦理规则的判断、第二场景的人工智能伦理风险的评定；

虚拟实验结果一致判断步骤：显示人工智能算法自动虚拟实验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；

第二选择步骤：获取用户对所述是否一致的判断的多个选项的选择结果，作为第二选择结果；

第二选择结果评价步骤：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。

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：场景变更步骤：将第一场景进行变更后，回到所述场景获取步骤继续执行；

备选集合步骤：将每一第一场景中能防范人工智能伦理风险的人工智能算法的正确选项加入备选集合；

统计步骤：统计各正确选项在所述备选集合中的个数，并按照个数从多到少对各正确选项进行排序；

最优规则步骤：将所述排序第一位的正确选项中的人工智能算法作为当前最优的人工智能算法；

重选步骤：经过预设的时间之后或当所述所述备选集合中的正确选项数增加量达到预设条件之后，回到所述统计步骤继续执行。

5.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类行为决策选项步骤重新执行；

实验记录步骤：将所述第一场景、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。

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：应用正确算法请求步骤：获取用户对在第一场景中应用正确的人工智能算法的请求；

播放应用场景步骤：播放执行正确的人工智能算法的虚拟实验中的第二场景。

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：算法变更步骤：所述人工智能算法由一个或多个子算法组成，变更所述人工智能算法中任一子算法，得到变更后的人工智能算法；

选项增加步骤：将变更后的人工智能算法增加到人工智能算法的多个选项中，回到场景获取步骤重新执行。

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。