AI（人工智能）如何工作？

什么是人工智能？

人工智能（AI）是用于描述系统的术语。这些系统或机器模仿人类智能来执行任务。它们还可以根据收集到的信息进行自我改进。AI 是计算机科学领域，其重点在于创建能够执行需要人类智能的任务的系统。AI 的核心原则是根据数据进行学习，以做出决策。

理解人工智能的关键组成部分

以下是人工智能的关键组成部分：

1. 机器学习 (ML)：它允许机器在没有明确编程的情况下从数据中学习。机器学习算法检测数据模式，机器相应地调整其动作。机器学习的类型包括：
2. 监督学习：机器使用带标签的数据进行训练。我们称之为输入-输出对。它学习将输入映射到输出。
3. 无监督学习：机器分析模式。它从无标签数据中学习。没有预定义的输出。
4. 强化学习：机器通过试错学习。它们收到反馈。这种反馈以奖励或惩罚的形式出现。
5. 深度学习：机器学习的一个子集。它使用神经网络。这些网络有很多层。这就是为什么它被称为“深度”的原因。它对数据中的复杂模式进行建模。深度学习在图像识别、语音处理和自然语言理解等任务中表现出色。
6. 神经网络：神经网络是模仿人脑建模的。这些网络具有节点层。这些节点是人工神经元。这些网络识别模式。它们还解决任务。深度学习的网络具有多个层。这些深度神经网络处理高度复杂的任务。这些任务可以是语音或面部识别。
7. 自然语言处理 (NLP)：人工智能的一部分，帮助机器。它帮助机器理解和响应人类语言。NLP 用于应用程序。这些包括聊天机器人、语音识别和翻译服务。
8. 计算机视觉：AI 系统解释来自世界的视觉信息。这用于各种应用程序。例如图像分类和面部识别等。自动驾驶汽车也使用计算机视觉。它帮助车辆在没有人类驾驶员的情况下导航。
9. 专家系统：它们模仿人类专家的决策能力。它们专注于特定领域，专家系统使用知识库和一套规则。它分析数据。它提供建议或解决方案。

人工智能 (AI) 如何工作？

理解人工智能 (AI) 如何运作至关重要。我们必须将该过程分解为特定的阶段和机制。AI 的核心是通过数据、算法和计算能力模仿人类决策。让我们一步一步地仔细了解 AI 如何运作。

数据收集

AI 系统需要大量数据。它们需要这些数据来学习模式。它们学习进行预测和执行任务。这些数据可以是结构化的。结构化数据的例子是电子表格。数据也可以是非结构化的。非结构化数据的例子是文本或图像。系统拥有的数据越多，受益就越大。它改进学习并做出准确的决策。数据示例包括：

1. 图像：用于图像识别。
2. 数据：用于语言模型。
3. 来自传感器的数据：用于自动驾驶汽车。

数据预处理

数据收集后，需要进行预处理。这些预处理的数据可用于 AI 模型。这包括：

1. 清理数据：消除不一致、缺失值和异常值。
2. 归一化：调整值以落在特定范围内。这在神经网络中尤为重要。
3. 特征提取：选择数据中的相关属性或特征。这些特征有助于做出决策。例如，对于图像识别系统。系统识别边缘、颜色和形状。

算法选择

AI 依赖于算法。算法是数学指令或规则。它们用于处理数据并产生输出。有不同类型的算法。它们根据手头的任务使用，例如：

1. 线性回归：它预测一个连续变量。一个例子是房价。
2. 决策树：它用于分类任务。它确定电子邮件是否是垃圾邮件。
3. 神经网络：它们用于复杂任务。

每个算法都以自己的方式处理输入。它也以自己的方式进行预测。

模型训练

训练是 AI 从数据中学习的核心过程。在此过程中，AI 模型被输入数据集。

AI 模型根据预期结果调整其参数。此阶段包括：

1. 输入数据：算法提供输入数据。数据可以是图像、文本或数字。
2. 迭代学习：模型然后处理数据。模型进行预测或分类。然后模型将其预测与实际结果进行比较。它计算错误并调整内部参数。这可以包括神经网络中的权重。调整是为了最小化错误。这个过程将重复多次。

有一种监督学习系统。该系统从带标签的数据中学习。带标签的数据指的是输入-输出对。例如，假设您收到一组标记为“猫”和“狗”的图像。模型学习区分这两个分类。

通过无监督学习，模型没有被赋予明确的标签。它试图找到隐藏的模式或分组。一个例子是将相似的数据点聚集在一起的任务。模型在没有特定类别的情况下完成此操作。

模型优化

AI 模型学习。它不断优化以提高性能。涉及两个过程。一个是反向传播。它用于神经网络。在这个过程中，错误通过网络向后反馈。它们调整节点之间连接的权重。它提高了模型的准确性。另一个是超参数。它是训练神经网络的一部分。超参数是后台的参数。它们决定了模型如何训练。它们的选择显著影响模型训练结果。

推理（进行预测）

训练完成后，AI 模型可以在新的未见过的数据上执行任务。这个时期被称为推理。模型利用它在训练期间学到的模式。它使用这些模式进行预测。它还使用它们进行决策。它们是在输入数据上做出的。例如：

1. 在图像识别模型中，AI 可以识别新图像中的对象。
2. 在语言模型中，它理解一个句子。它还可以生成一个响应。涉及多种机制。这些构成了核心。

反馈和持续学习

一旦 AI 系统开始进行预测，它就可以收到关于其性能的反馈。这种反馈通过多种方法进行。其中一种方法是反馈循环。AI 系统的实际结果被考虑在内。基于这些，它可以重新训练或微调以提高准确性。如果一个 AI 驱动的推荐引擎建议一个产品，而用户持续拒绝它，系统将修改其推荐。

还有强化学习，在某些系统中，AI 通过试错过程学习，它采取行动并获得奖励或惩罚，这些有助于它随着时间的推移微调其行为。

部署

AI 模型部署在实际应用中。它经过训练和微调。一些例子是：

1. 聊天机器人响应客户查询。
2. 自动驾驶汽车在道路上行驶。
3. 医疗诊断可以从医学图像中识别疾病。

涉及的核心机制

1. 机器学习 (ML)：AI/ML 的一部分为系统提供了通过经验自我改进的工具。ML 算法从历史数据中学习以进行未来预测。它们没有针对每种情况进行编程。
2. 机器学习模型预测股市趋势。它使用过去的股票表现数据来完成此操作。该模型可以对未来进行预测。它不需要为所有可能的情况进行明确编程。
3. 神经网络：这些是模仿人脑操作而创建的 AI 模型。它们包含以各种方式连接的人工神经元层。神经元之间的连接具有权重。当数据通过其网络传输时，系统会调整这些权重，这有助于做出更好的预测。
4. 深度学习：它涉及使用具有多个层的大型神经网络来对数据中的高级抽象进行建模。深度学习在处理图像和视频方面是有效的。它也擅长处理语音等非结构化数据。示例：深度学习模型为 Google 的图像搜索和语音识别系统提供动力。
5. 强化学习：与监督学习或无监督学习不同，强化学习是不同的。模型不从现有数据中学习。强化学习是关于从行动中学习的。系统与环境交互。它采取行动。它从奖励和惩罚中学习。这些奖励是针对系统采取的行动。惩罚是针对造成伤害的行动。

简化示例：图像识别

1. 数据：收集了数千张带有标签的猫和狗的图像。
2. 训练：神经网络在这些图像上进行训练。它学习检测关键特征，如毛皮模式、耳朵形状等。
3. 推理：一旦训练完成，模型就可以显示一张新图像。模型可以正确预测它是猫还是狗。

人工智能的一些应用

以下是人工智能的应用列表：

1. 医疗保健：AI 用于诊断疾病。它也用于个性化治疗方案。AI 甚至用于药物发现。
2. 金融：AI 有助于欺诈检测。它也有助于信用评分。算法交易是 AI 提供帮助的另一个领域。客户服务聊天机器人也发挥作用，AI 在其中发挥作用。
3. 交通：自动驾驶汽车等需要 AI 来导航。它们还使用 AI 做出实时决策。
4. 零售：AI 增强推荐引擎。它在客户细分中也很有用。AI 还改进了库存管理系统。
5. 娱乐：AI 提供个性化内容推荐。Netflix 和 YouTube 等平台受益于这项技术。