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还有咱们去超市买东西,有时候会看到超市推荐“你可能还想买”的商品,这也是因为超市收集了你的“数据”——你之前买过什么东西,比如你买了面包,超市就会推荐牛奶;你买了洗发水,超市就会推荐护发素。这些“购买记录”就是超市推荐商品需要的“数据”。
所以总结一下,“数据”就是AI完成任务需要的“原材料”,不管是AI认猫、推荐视频,还是AI做其他事情,都得先有足够的“数据”,不然AI就像巧妇难为无米之炊一样,啥也干不了。
(三)模型:AI“学习后的成果”,相当于学生的“知识库”
有了“算法”(做事步骤)和“数据”(原材料),AI还得经过“学习”,最后形成“模型”。那“模型”又是啥呢?其实“模型”就是AI“学习后的成果”,就像学生学完知识后,脑子里形成的“知识库”一样。
咱们先说说学生的“知识库”。比如一个学生学完了小学数学,他脑子里就会有很多数学知识:知道1+1=2,知道怎么算加减法,知道怎么算乘法口诀,知道怎么解简单的应用题。这些知识储存在他脑子里,就是他的“知识库”。以后遇到数学题,比如“3+5等于几”“小明有5个苹果,妈妈又给了他3个,小明现在有几个苹果”,他就能从自己的“知识库”里调出对应的知识,算出答案。
AI的“模型”和学生的“知识库”是一个道理。AI通过“学习”(后面会讲“学习”就是“训练”),把“数据”里的规律和特征记下来,形成一个“模型”。这个“模型”就相当于AI的“知识库”,以后遇到类似的问题,AI就能调用“模型”里的“知识”,解决问题。
比如咱们之前说的AI“认猫”:AI一开始没有“模型”,就像学生没学过数学一样,啥也不会。然后咱们给AI看很多猫的照片(数据),教它按照“算法”(认猫步骤)去学习,AI慢慢就记住了猫的特征——有毛茸茸的身体、尖耳朵(或圆耳朵)、圆眼睛、小鼻子小嘴巴。等AI学完之后,这些“猫的特征”就储存在了“模型”里,这个“模型”就是AI“认猫的知识库”。以后再给AI一张新的猫的照片,AI就会调用这个“模型”,对比照片里的动物是不是有“模型”里记的猫的特征,如果有,就判断这是猫;如果没有,就判断不是猫。
再比如咱们平时用的语音助手,比如你对着手机说“帮我定一个明天早上7点的闹钟”,语音助手能听懂你的话,还能帮你完成定闹钟的操作,背后就是“语音识别模型”在起作用。工程师们先给AI输入很多人的语音数据,包括不同性别、不同年龄、不同口音的人说的话,教AI按照“算法”去学习这些语音的规律——比如“定闹钟”这三个字对应的语音波形是什么样的,“7点”对应的语音波形是什么样的。AI学完之后,就形成了“语音识别模型”。当你说话的时候,语音助手会把你的声音转换成语音波形,然后调用“语音识别模型”,对比波形对应的文字,就能听懂你说的话,再根据你的需求去执行操作。
还有咱们去银行办业务,有时候会用到人脸识别,比如登录手机银行的时候,需要刷脸验证身份。这背后是“人脸识别模型”在工作。工程师们给AI输入很多人的人脸数据,包括同一个人不同角度、不同表情、不同光线条件下的人脸照片,教AI学习每个人脸的特征——比如眼睛的距离、鼻子的形状、嘴巴的轮廓。AI学完之后形成“人脸识别模型”,当你刷脸的时候,AI会捕捉你的人脸特征,和“模型”里储存的你的人脸数据对比,如果一致,就通过验证;如果不一致,就拒绝登录。
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所以你看,“模型”就是AI学习之后的“成果结晶”,是AI解决具体问题的“武器”。没有“模型”,AI就算学了再多“数据”、知道再多“算法”,也没办法帮你做事;有了“模型”,AI才能真正发挥作用,帮你认猫、识别语音、验证身份,解决各种实际问题。
(四)训练:让AI“学习”的过程,就像老师教学生做题
前面咱们提到,AI要形成“模型”,得先经过“学习”,而AI的“学习”过程,就叫“训练”。那“训练”具体是咋回事呢?其实“训练”就像老师教学生做题一样,老师先给学生出题,学生做完之后,老师告诉学生哪道题做对了、哪道题做错了,然后教学生怎么改正,学生慢慢调整自己的解题思路,直到能把题都做对。AI的“训练”也是这个逻辑。
咱们还是以AI“认猫”为例,来看看“训练”的过程到底是怎样的:
第一步,“给AI出题”——也就是给AI输入“数据”,比如一张猫的照片,让AI判断这张照片里是不是猫。这时候AI还没“学”过,就像刚上学的小孩没学过数学一样,根本不知道啥是猫,所以它可能会乱判断,比如把猫说成“狗”,或者把猫说成“兔子”。
第二步,“告诉AI对错”——这一步就像老师批改作业。工程师们知道这张照片里是猫,所以会告诉AI“你错了,这张照片里是猫,不是狗/兔子”,同时还会告诉AI“猫有这些特征:毛茸茸的身体、尖耳朵、圆眼睛……你刚才没注意到这些特征,所以判断错了”。
第三步,“AI调整思路”——AI知道自己错了,也知道错在哪儿了,就会按照工程师的提示,调整自己的“算法”(认猫步骤)。比如之前AI判断的时候没关注“耳朵形状”,现在就会把“看耳朵形状”这个步骤加进去,或者更重视这个步骤。
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