人工智能廣度優先搜索算法（Breadth-First Search，BFS）可以通過以下步驟進行實現：
1. 創建一個隊列（queue）用于存儲待訪問的節點。
2. 將起始節點放入隊列中，并將其標記為已訪問。
3. 當隊列不為空時，執行以下步驟：
  a. 從隊列中取出一個節點。
  b. 檢查該節點是否是目標節點，如果是，則搜索結束，返回結果。
  c. 如果不是目標節點，則將該節點的所有鄰居節點（未被訪問過的）放入隊列中，并標記為已訪問。
4. 如果隊列為空且沒有找到目標節點，則搜索失敗。
下面是一個示例的Python代碼實現：

def bfs(graph, start, target):
????visited?=?set()??#?存儲已訪問的節點
????queue?=?[]??#?存儲待訪問的節點
????queue.append(start)
????visited.add(start)
????while?queue:
????????node?=?queue.pop(0)
????????if?node?==?target:
????????????return?True??#?找到目標節點
????????for?neighbor?in?graph[node]:
????????????if?neighbor?not?in?visited:
????????????????queue.append(neighbor)
????????????????visited.add(neighbor)
????
????return?False??#?沒有找到目標節點
#?示例圖的鄰接表表示
graph?=?{
????'A':?['B',?'C'],
????'B':?['A',?'D',?'E'],
????'C':?['A',?'F'],
????'D':?['B'],
????'E':?['B',?'F'],
????'F':?['C',?'E']
}
start_node?=?'A'
target_node?=?'F'
result?=?bfs(graph,?start_node,?target_node)
print(result)

在上述示例中，我們創建了一個圖的鄰接表表示，并調用bfs函數進行廣度優先搜索。輸出結果為True，表示在給定的圖中可以從起始節點A找到目標節點F。