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本文全面介紹了人工智能（AI）的工作原理，包括其定義、組成部分以及如何逐步構建和運用AI系統。文章從數據收集、預處理、模型選擇、訓練、測試評估、優化、部署到持續學習等各個環節，詳細闡述了AI的工作流程，旨在幫助讀者更好地理解AI技術及其應用，希望對你有所幫助。

人工智能 (AI) 是一項不斷發展的技術，旨在模仿人類智能。它幫助計算機學習如何像人腦一樣推理、學習和解決問題。

從醫療保健到金融等行業正在實施人工智能技術，對我們的生活產生有意義的積極影響。人工智能在自動駕駛汽車和個人助理等領域具有進步的潛力，可能會推動科學突破，增強醫療掃描能力，并實現準確的面部識別。

隨著人工智能研究的加速以及人工智能的應用在商業和個人生活中發揮越來越大的作用，了解人工智能的工作原理以及如何使用它比以往任何時候都更加重要。

本文全面概述了人工智能，包括其組件以及其工作原理的逐步介紹！

什么是人工智能？

人工智能是計算機科學的一個領域，試圖模擬人類的思維方式。您將數據源中的信息提供給人工智能系統，讓人工智能處理它，并創建使用輸入數據作為參考的經過訓練的模型。

擁有的數據越多，人工智能系統就能學得越好。

然而，并非所有人工智能系統都需要大數據源。您可以使用不同的技術訓練一些具有較小數據集的模型，例如強化學習（一種機器學習技術，我們接下來討論）。

完成后，您可以向 AI 提出問題，讓它根據學到的知識進行估計并采取行動。但人工智能響應的程度和準確性主要取決于訓練數據的質量和算法。

您可以通過多種方式使用 AI 解決方案，包括：

• 聊天機器人。人工智能機器人利用業務數據進行訓練，以便與人類聊天并使用人類語言實時回答問題。
• 虛擬助理。Amazon Alexa、Apple Siri 和 Google Assistant 等人工智能工具在日常生活中為消費者提供幫助。
• 生成式人工智能。 編寫人工智能工具（例如OpenAI 的ChatGPT）、圖像工具（例如Midjourney）以及語音工具（例如ElevenLabs）可以根據輸入生成不同形式的媒體。
• 語音識別。語音識別工具根據音頻輸入確定說話者是誰以及他們所說的內容。
• 搜索引擎。搜索工具通過創造更好的用戶體驗并實時生成結果來改進信息收集過程。

機器學習：人工智能的基礎

機器學習(ML) 是人工智能系統學習的基礎。您提供給機器學習工具的數據可幫助人工智能創建數據集，以學習如何做出決策和預測，而無需進行編程來執行特定任務。

然而，雖然機器學習允許人工智能系統從數據中學習，但它們仍然需要編程和算法來處理數據并生成有意義的見解。

機器學習的工作原理是為工具提供大量數據。然后，您可以處理該數據以創建可用于處理人工智能任務的數學模型。從本質上講，它允許人工智能應用程序像人類一樣執行任務。

圖像分類就是一個很好的例子。假設您想訓練人工智能識別貓。

您可以向機器學習系統提供貓圖像并將它們標記為貓。然后，系統會從您提供的內容中學習，并在訓練完成后識別您提供的任何貓圖片。

神經網絡：人工智能的構建模塊

神經網絡是一種機器學習算法，它提供了處理基于人工智能模型創建的信息的工具。它們由相互連接的節點（或人工神經元）組成。

這些節點根據進入神經網絡的信息進行調整。這使得神經網絡能夠發現數據中的關系和模式。

節點分為幾層，每層都有自己的功能：

• 輸入層接收數據。
• 隱藏層處理數據。
• 輸出層產生結果。

深度學習是一種具有多個隱藏層的神經網絡，因此它可以學習數據中更復雜的關系。然后，數據科學家可以使用不同的格式（文本、音頻、視頻和圖像）優化這些層，以提高準確性，但他們還需要更多的培訓才能工作。數據：人工智能的燃料

數據是人工智能系統的“燃料”。如果沒有大量數據集來訓練人工智能模型，人工智能就不會具有任何功能。

好的人工智能訓練數據具有幾個特征，包括：

• 資料齊全，無遺漏
• 與AI系統功能一致
• 準確，無錯誤數據
• 最新，沒有過時的信息

您使用多種類型的數據來訓練人工智能系統，分為三類：結構化、非結構化和半結構化。

結構化數據具有預定義的格式。想想日期、地址、信用卡號碼、數字系列和其他標準輸入方法。輸入人工智能系統的每條數據都會有一個標準格式。

非結構化數據缺乏任何特定信息。輸入非結構化文本、圖像、視頻和圖像，讓 AI 找到數據中的模式。人工智能可以使用自然語言處理（NLP）、計算機視覺和其他方法來處理信息。

如果沒有預定義的模型，您可以使用半結構化數據。此數據使用 JSON、XML 和 CSV 等文件格式。走這條路將為您帶來非結構化數據源的好處以及輕松存儲訓練數據的能力。?

算法：人工智能的問題解決者

算法是人工智能的支柱。它們是告訴人工智能如何學習、改進決策和解決問題的數學程序。算法將原始數據轉化為您每天可以使用的見解。

人工智能程序中使用的流行算法包括：

• 線性回歸。根據輸入和輸出的數學關系進行預測。
• 決策樹?；跀祿傩缘哪Ｐ蜎Q策。
• K-均值聚類。創建數據集群并找到每個集群的中心以根據輸入識別模式。

這些算法的工作原理是獲取您輸入的數據并將其輸入到算法中。您提供的高質量數據越多，算法就越容易找到模式并將其轉化為可行的見解！

人工智能如何逐步運作

既然您了解了人工智能是什么，您可能想知道如何在實踐中使用它。本節將引導您逐步完成構建人工智能系統的過程。

• ?人工智能流程：
• 數據采集
• 數據預處理
• 選型
• 訓練模型
• 測試與評估
• 模型優化
• 部署
• 持續學習

1. 數據收集

數據收集是開發人工智能系統最關鍵的部分之一。這是收集大量數據來訓練人工智能系統的過程。

您的訓練數據可以是任何格式：文本、數字、圖像、視頻或音頻。數據的格式取決于您使用的是結構化數據集還是非結構化數據集。

讓我們以查看社交媒體帖子對品牌的情緒為例。從社交媒體收集大量數據集并對這些帖子的情緒進行分類。它們是積極的、消極的還是中性的？

將這些結果放入 CSV 文件中以進行訓練。完成后，您可以確定您的品牌在網上的情感。

2. 數據預處理

您不應該只輸入找到的數據。人工智能系統需要準確、最新且相關的信息才能獲得最佳結果。如果不預處理數據，就無法保證這種情況會發生，尤其是當您擁有大量數據時。

噪聲去除（也稱為數據平滑）是一項重要過程。這意味著查找并刪除任何損害學習過程的數據并修復任何結構化數據的格式。

以正在接受財務分析訓練的人工智能模型為例。查看您的訓練數據（例如股票價格和利率），以查找任何格式不正確的值。包含或刪除美元符號，確保小數位于正確的位置，并刪除任何其他異常情況。

3、模型選擇

模型選擇是人工智能開發過程中的一個步驟，您可以在其中選擇最適合當前問題的人工智能模型。許多人工智能模型都可用，包括機器學習算法、深度神經網絡或使用各種技術的混合模型。

除了不同類型的人工智能算法之外，還可以使用多種類型的機器學習：

監督學習。依靠人工標記的數據來學習和獲取知識。

無監督學習。依靠未標記的數據和學習模式來獲取知識。

強化學習。依靠人工智能與環境的交互來從錯誤中學習并獲取知識。

深度學習模型可以通過多層轉換數據。它適合更復雜的任務。

您選擇的模型將取決于幾個因素，包括：

• 您擁有的數據量
• 等待訓練的時間
• 您的總資源
• 您擁有的數據類型
• 您的總預算

4. 訓練模型

當您預處理數據并選擇模型時，就進入了訓練階段。

在此階段中，您將把數據分為兩組：訓練集和驗證集。訓練集是您用來訓練模型的數據集，驗證（測試）集可幫助您了解模型的訓練情況。

您選擇的模型將開始讀取您的數據集，使用數學和計算模型來查看數據模式并創建輸出模型以幫助其做出未來預測。

這所需的時間取決于您擁有的訓練數據量以及您計劃訓練的模型有多大。層數越多，花費的時間就越長，使用的資源也就越多。

5. 測試與評估

您不應該僅僅指望 AI 模型在完成訓練后就處于生產狀態。根據數據集的質量以及您在預處理方面的工作表現，最終模型可能不會給出很好的結果。

這就是您創建的單獨驗證數據集可以發揮作用的地方。您的驗證數據集包含輸入和放入 AI 應用程序后的預期輸出。

驗證 AI 模型時，您需要進行多次測量。準確度（正確預測的百分比）、精確度（實際為正的預測的百分比）和召回率（正確識別的案例的百分比）是最常見的。

以下幾種情況可能會出現問題：

數據不佳。不準確的數據意味著您的模型無法產生良好的結果。

欠擬合。AI模型過于簡單，無法捕捉數據模式。

偏見。這些數據傾向于一個方向，并且趨勢與人類的偏見相同。

6. 模型優化

模型優化是提高 AI 模型性能的過程。這可能意味著微調或修改模型參數并使用正則化技術。

微調意味著優化模型的參數。您可以更改神經網絡的權重或用于調整模型的 AI 算法。

調整模型的架構意味著在神經網絡中添加和刪除層，以改變層之間的連接并更好地捕獲數據的復雜性。

正則化技術有助于防止過度擬合，當模型在經過訓練的數據（而不是未見的數據）上表現良好時，這非常有用。正則化使人工智能更容易泛化并提供更準確的結果。

7. 部署

部署是完成 AI 模型訓練和優化后模型開發生命周期的最后階段。這是將模型集成到現有系統或構建新計算機程序來使用模型的過程。

例如，假設您有一個新的人工智能模型想要用于財務預測。您擁有一家產品業務，并希望了解未來的銷售額。

您將把模型與當前的計算機系統聯系起來，以獲取銷售數據、財務和其他相關信息。作為回報，該模型會生成報告，估算您未來可以預期的銷售額和收入。

8. 持續學習

人工智能模型不是一次性訓練的東西。您必須定期根據新信息訓練模型，以繼續看到準確的輸出。

您可以通過幾種方式來做到這一點。首先是微調您的基礎模型。您可以根據初始訓練數據生成基礎模型，并根據新數據微調該模型。這為您的人工智能模型提供了更新的數據，以做出更準確的預測。

更新人工智能模型的另一種方法是通過強化學習人類反饋（RLHF）。通過此過程，您將監控人工智能系統的反饋并對其進行評分。然后，系統會了解自己做錯了什么，并利用該反饋在未來提供更好的結果。概括

如您所見，訓練人工智能系統需要幾個步驟。

1. 數據采集。收集供您使用的相關數據，并將其傳遞給培訓程序以告知人工智能。
2. 數據預處理。檢查數據集以刪除錯誤數據、修復格式并確保信息保持更新。
3. 模型選擇。選擇最適合您需求的 AI 模型。
4. 模型訓練。將您的訓練數據提供給 AI 模型進行訓練。
5. 模型測試。使用測試數據集確保您的模型產生準確的結果。
6. 模型優化。對模型進行更改以改進結果和性能。
7. 部署。將新的人工智能模型與當前系統集成。

持續學習。不斷根據新信息更新您的人工智能模型，以保持其相關性并產生良好的結果。

然而，這只是一個示例過程。并非所有人工智能系統都是相同的，因此您可能需要更改此流程以滿足您的獨特需求。