人工智能通过不同的方法来模仿人类思维，其中一些方法包括：

1. 机器学习：机器学习是让计算机系统从数据中学习的一种方法。通过在大量数据中训练模型，人工智能系统可以识别模式、预测结果和做出决策。这种方法模仿了人类通过经验和学习不断改进自己的能力的过程。

2. 神经网络：神经网络是一种受到人脑神经元工作方式启发的人工智能算法。通过多层神经元相互连接和传递信息，神经网络可以进行复杂的模式识别和决策。这种模型模拟了人类大脑中神经元之间的相互作用。

3. 自然语言处理：人工智能可以通过自然语言处理技术理解人类语言的含义和上下文。通过分析语言结构、语法和语义，人工智能可以像人类一样进行对话、理解和生成语言。

4. 计算机视觉：计算机视觉是让人工智能系统通过图像和视频理解视觉信息的能力。通过深度学习和图像识别算法，人工智能可以识别物体、人脸、场景等，并进行视觉推理和决策。

5. 强化学习：强化学习是一种通过与环境交互、收集反馈信息来学习最佳决策的方法。通过奖励和惩罚的机制，人工智能可以像人类一样从试错中学习，逐步改进自己的行为和决策能力。

总的来说，人工智能通过模拟人类思维的不同方面，如学习、推理、语言理解、视觉感知和决策等，来实现类似于人类思维的功能和能力。虽然人工智能还无法完全模仿人类思维的复杂性和多样性，但随着技术的不断发展和进步，人工智能在模仿和超越人类思维方面的潜力将会越来越大。