人工智能（AI）可以编写故事、回答问题、创建逼真的图像、生成视频、编写代码，以及执行更多任务。
但人工智能究竟是如何学习的呢？
它的思维方式与人类相似吗？
是否有人工手动教它每一个答案？
简短的回答是否定的。
人工智能利用数学算法和强大的计算机，从海量数据中学习模式。在本文中，我们将探讨人工智能训练的工作原理，并查看文本人工智能、图像生成人工智能和视频生成人工智能的示例。
🧠 什么是人工智能训练？
人工智能训练是教导计算机模型识别模式并进行预测的过程。
想象一下，你想教一个孩子猫长什么样。
你可能会给孩子看数千张图片：
🐱 猫
🐱 猫
🐱 猫
🐱 猫
在看到许多示例后，孩子开始学习共同特征：
- 猫有四条腿。
- 猫有耳朵。
- 猫有毛皮。
- 猫有尾巴。
人工智能训练的工作方式与此有些类似，但人工智能使用的不是人脑，而是数学模型、算法和神经网络。
人工智能查看许多示例，并调整其内部参数，以更准确地预测正确的输出。
📚 第一步：收集数据
人工智能需要数据来进行学习。
数据的类型取决于人工智能系统。
例如：
文本人工智能
文本人工智能可以使用大量的文本集合进行训练，例如：
- 书籍
- 文章
- 网站
- 文档
- 代码
- 公开可用的文本
图像人工智能
图像生成模型可以从大量图像及其相关描述中学习。
例如：
«“一只在公园里奔跑的狗”»
该模型学习词汇与视觉模式之间的关系。
视频人工智能
视频生成模型可以从以下组合中学习：
- 图像
- 视频帧
- 文本描述
- 运动模式
- 音频（取决于模型）
其目标是学习事物的外观以及它们随时间变化的方式。
🧮 第二步：训练模型
一旦收集到数据，人工智能模型便开始训练。
神经网络包含许多称为参数的数值。
在训练过程中，模型会进行预测。
如果预测错误，训练过程会计算误差并调整参数。
这个过程会反复进行：
输入 → 预测 → 与目标比较 → 计算误差 → 更新模型 → 重复
经过数百万或数十亿个训练示例后，模型在识别模式方面会变得非常出色。
简化的视图如下所示：
训练数据
│
▼
┌──────────────┐
│ 人工智能模型 │
└──────────────┘
│
▼
预测
│
▼
计算误差
│
▼
更新参数
│
└───────► 重复
🔤 示例 1：文本人工智能如何学习
让我们假设我们有一个简单的句子：
«“猫正坐在___上。”»
人工智能可能会预测：
«“桌子”»
正确的答案可能是：
«“垫子”»
模型将其预测与预期答案进行比较。
训练过程会调整模型，使其更擅长预测下一个单词。
在看到数百万或数十亿个示例后，模型学会了语言中的许多模式。
例如：
天空是___
→ 蓝色的
2 + 2 = ___
→ 4
首都
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