大家好，通过上期视频我们了解了AI的基本定义，本期视频我们一起来看看AI究竟是如何训练出来的。
要回答这个问题，我们需要先了解一下AI的几种基本学习方法。
第一种，监督学习。就像我们教幼儿认水果或动物一样，我们会指着一个苹果告诉孩子这是苹果。而教AI认识苹果的方式就是给他看大量不同角度、颜色、光照条件等不同状态下的苹果照片，这些照片都被人类提前做了“苹果”的标注。通过这种方式AI就能逐渐总结出苹果的特征，当你给他展示一张苹果照片时AI能立即判断出是不是苹果。这种学习方式适合用来学习有确切答案的知识。
第二种，是无监督学习。顾名思义，就是不需要人类提前进行标注，直接丢给AI一堆数据，让AI自己寻找总结出其中的模式、或规律。比如，给AI提供电商平台的用户购物数据，AI就能自己总结出“买奶粉的顾客常买湿巾”或者分类出哪些是不差钱的土豪、哪些是精打细算的羊毛党。无监督学习合适用来学习哪些没有标准答案的知识。
第三种，强化学习。当一个小孩第一次玩超级马里奥这个游戏时，他可能不知道怎么操作才能让马里奥跳过障碍物或者吃到金币。刚开始的时候，他会尝试不同的按键组合，有时成功跳过了障碍，有时则失败了。每当他做出正确的动作时，他就离终点更近一步了，并且得到了游戏中的奖励分数——这就是正面的反馈。通过不断地试错和积累经验，小孩逐渐学会了哪些动作可以带来好的结果。在强化学习时，AI就像是这个小孩，它通过与环境互动并根据获得的奖励或惩罚来学习最佳的行为策略。这种方法特别适用于那些无法简单地通过给出正确答案来直接教授的任务，比如教机器人走路或是自动驾驶等复杂场景。
除此之外，AI领域还发展出了半监督学习、自监督学习、迁移学习、多任务学习、集成学习等各种学习方法，这里我们暂时就先不深入了，我会后面的视频中详细解释这些方法。在训练AI时，我们会根据要解决的实际问题选择其中一种或多种方法结合进行训练。理解了AI的学习方式，接下来我们就可以开始了解AI训练的整个流程了。
首先第一步就是收集数据。比如，如果你想让AI学会识别猫的照片，你就得先收集成千上万张不同的猫的照片。但是，并不是所有的数据都是有用的。就像你不会给孩子看一些模糊不清或者错误的图片一样，AI也需要干净、清晰的数据。所以，我们需要清理数据，去掉那些不相关或有误的信息。同时，为了让AI更好地理解这些数据，需要做调整照片的尺寸大小、颜色等，使得它们符合AI的学习要求。接下来，我们将这些整理好的数据分成三个部分：训练集、验证集和测试集。训练集就像是给孩子的课本，AI会通过这些数据来学习；验证集则像是课后作业，用来检查AI学得怎么样，并根据结果调整教学方法；而测试集就像是期末考试，用来评估AI最终的学习成果。
有了数据之后，我们就需要选择合适的模型架构，这对于对于训练AI系统至关重要，因为它直接影响到系统的性能、效率、可扩展性以及最终的应用效果。比如说，如果你想要教AI如何识别人脸，你可能会选择一种特别擅长处理图像的架构例如卷积神经网络，而训练聊天机器人这种用于理解上下文、生成对话文本的大语言模型时，就可以选择如Transformer架构。
决定好模型架构之后就可以开始综合利用我们前面提到的各种学习方法进行训练了。在AI学习的过程中，我们会时不时地使用前面准备的验证集进行小测验，看看它掌握了多少知识。如果发现某些地方学得不够好，我们就需要重新讲解这部分内容也就是调整模型参数，直到AI能够正确理解为止。这一步骤可能需要反复多次，直到AI的表现达到我们的期望。
当AI经过充分训练后，就可以正式上岗了——也就是说，将它部署到实际的应用中去。不过，世界总是在变化的，新的情况不断出现，因此AI也需要不断地学习新知识来适应这些变化。这就意味着我们需要定期给AI提供新的数据，让它继续成长和发展。
总结一下：AI的训练过程就像是教育一个学生的过程，从提供丰富的学习材料开始，到不断的练习和复习，同时改进学习方法，最后让他去解决实际问题，并保持持续的学习。通过这样的循环，AI就能变得越来越聪明，帮助我们解决各种各样的问题。
从监督学习的”手把手教学”、无监督学习的”自由探索”，到强化学习的”试错成长”，再到数据清洗、模型架构选择与持续迭代的完整流程——AI的成长逻辑竟与人类教育如此相似。但你是否想过，这套方法已让AI在围棋、图像识别等领域超越人类，却依然会在自动驾驶、医疗诊断等复杂任务中频频失误？数据质量、模型局限和训练成本如同三重枷锁，制约着AI潜力的爆发。下期我们将直击核心问题：如何突破现有技术的天花板？当合成数据让AI拥有”想象力”，神经架构搜索让模型自我进化，分布式训练将算力效率提升百倍，人类能否打造出真正”举一反十”的超级AI？关注我，下期视频，我们将一同探讨《如何打造更强的AI》。