特定の人工知能の目標を達成するソフトウェアを書くには、さまざまな方法があります。まず、「人間の行動」を持つモデルが何を期待するかを最初に正確に説明することが重要です。ここにあなたが尋ねることができるいくつかの質問があります：
1.モデルはテキストベースの環境で機能しますか、それともセンサーを介して現実の世界と相互作用しますか。
2.ロボットの形で「実際の」世界に「存在する」モデルは、ソフトウェアベースです。

このコードは、好きなプログラミング言語で記述できますが、Pythonはニューラルネットワークとディープラーニングの一般的な選択肢です。そのためには、Pytorch、Tensorflow、Jaxなどのフレームワークが使用されます。それらはすべて、あなたを始めるために公開されたドキュメントを持っています、そして、オンラインで多くの有用な他の情報源があります。
There are many different ways to write a piece of software that accomplishes a specific artificial intelligence goal. It would be important to first exactly describe what you expect a model with "human behavior" to do. Here are a few questions you could ask:
1. Does the model work in a text-based environment, or does it interact with the real world through sensors.
2. Is the model "present in the real" world in the form of a robot, or is it just software-based.

The code can be written in any programming language you like, but Python is a common choice for neural networks and deep learning. For that, frameworks like PyTorch, Tensorflow and JAX are used. All of them have publically available documentations to get you started, and there are many helpful other sources online.