ai人工智能如何自我学习

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的自我学习能力主要是通过机器学习（Machine Learning）技术实现的。以下是详细的回答：

1. 数据采集：AI首先需要获取大量的数据作为学习的基础。这些数据可以是结构化的数据集，也可以是非结构化的文本、图像、音频等数据。

2. 数据预处理：在进行学习之前，AI通常需要对数据进行处理和清洗，以去除噪声、异常值或不相关的特征。这一步骤有助于提高学习的准确性和效果。

3. 特征提取：AI会根据学习任务的不同，自动从原始数据中提取有意义的特征。这些特征可以帮助AI更好地理解数据和解决特定的问题。

4. 模型选择或建立：根据学习任务的不同，AI会选择合适的模型或算法来进行学习。常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。

5. 参数优化：AI会通过迭代的方式，自动调整模型中的参数，以使模型的预测结果更精确。这通常使用优化算法（如梯度下降法）来实现。

6. 反馈机制：AI通过与外部环境的交互来接收反馈信息，例如用户的评价、正确答案等。根据这些反馈信息，AI可以对自身的学习过程进行调整和改进。

7. 持续学习：AI还可以通过在线学习（Online Learning）的方式，不断地从新的数据中进行学习和更新模型。这使得AI能够适应不断变化的环境和数据。

AI的自我学习能力是通过不断迭代、优化模型参数及算法，结合大量数据的学习过程来实现的。AI可以从历史数据中学习到模式和规律，并将其应用到新的问题中，不断提高自身的表现。

“我认为那些对人工智能持否定态度或者鼓吹末日论的人，其实根本没理解什么是人工智能。他们的看法太消极了，甚至有些不负责任。”——扎克伯格 人工智能只是一种技术，就像任何技术一样，可以用来造福人类，也可能带来危害。条件反射式的立法，对于把控人工智能不太可能奏效。我们需要以负责和道德的方式使用人工智能，正如最近全球关于自主武器的讨论取得进展一样，国际社会需要应对解决人工智能带来的挑战。 目前流传的说法中，人工智能威胁论至今仍然是一种当代人的桎梏，人们的担忧越来越多，甚至认为它可能会毁灭人类。那么我们应该怎么看待人工智能？ 一方面，我们知道人工智能给人类带来了诸多便利之处，比如对财务从业人员而言，人工智能可帮助财务人员“解放双手”，提高工作效率，它能够操作财务流程中高度重复的工作，降低人力时间的耗费；可以获取较高的数据准确率；根据既定的业务逻辑进行数据处理和判断，降低跨岗位的沟通成本等，所以机器人在操作方面具有人类不可比拟的优势。又物流机器人，拥有AI的机器人具有自主学习能力，通过每天的运行，可以不断进行不同场景的训练，从而拥有越来越强的自主判断能力。在在各个物流场景，AI机器人可以来回穿梭，互不影响，相互协作，无论环境如何变化，机器人们都能通过自己的智慧来从容应对。 另一方面，我们又看到了人工智能给我们带来的威胁。特斯拉创始人马斯克曾在社交网上说过一句话：人人都应该关心人工智能安全，它的威胁要比朝鲜核武器大多了。足以见得，它对人工智能发展如此迅速，是比较忌惮的，但它无法阻碍历史潮流。与此马斯克还说到，人工智能是关系人类文明存亡的最大威胁，这是汽车事故、飞机坠毁、滥用药物或劣质食品都比不了的威胁。 不可否认，人工智能的确对我们的文明产生了诸多冲击，我们都知道，任何事物都有其双面性，有好有坏，或许我们更需要衡量的标准是，它是人类制造出来的“品种”，那么为什么会产生这种担心？我们人类技术创造的东西，难道还没有和之抗衡的办法？ 随着人工智能的迅速发展，也应不断提升相应的“警惕感”，对人工智能带来的伦理问题，要有充分认识。一旦人工智能出现自我意识，就会成为人类创造出来的新物种。人类该如何对待它们?如何与之相处?人类绝不能放任自流地开展人工智能研究开发，要避免出现人工智能与社会敌对、给人类带来危害的可能性。在推动人工智能发展的过程中，人类如何在伦理上“控制”电脑是一大挑战，绝对不能让人工智能迈出真正挑战人类的“关键一步”。

人工智能，英语缩写为AI.它是研发模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学.金投小编将介绍如何学习人工智能

人工智能是计算机科学的分支，企图了解智能的本质，生产出以人类智能相似的方式反应的新智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等.人工智能自诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域也在扩大，未来人工智能带来的科技产品将成为人类智能的容器.人工智能可以模拟人的意识、思维信息过程.人工智能虽然不是人的智能，但是可以像人一样思考，也可能超越人的智能.从事这项工作的人必须了解计算机知识

从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学.人工智能包括非常广泛的科学，由机械学习、计算机视觉等各个领域构成，人工智能研究的主要目标之一是使机械能够适应通常需要人类智能的复杂工作.不同的时代，不同的人对这种复杂的工作的理解不同.2017年12月，人工智能被评为2017年度中国媒体十大流行语.

人工智能的定义可为人工和智能两部分.人工理解得更好，争议性也不大.有时我们会考虑什么是人力和制造，或者人自身的智能程度是否高于人工智能.但人工系统是通常意义上的人工系统.

关于什么是智能，问题很多.这涉及其他问题，如意识、自我、思维(MIND)等问题.人唯一知道的智能是人自身的智能，这是普遍认同的观点.我们对自己智能的理解非常有限，对构成人的智能的必要因素也有限，所以很难定义人工制造的智能.人工智能的研究往往与人类智能本身的研究有关.其他关于动物和其他人工系统的智能也被认为是人工智能的研究课题.

学习人工智能的关键步骤：学习编程基础、学习数学知识、深入学习机器学习算法、探索人工智能工具和框架、参与在线课程和学习资源、实践项目和挑战、持续学习和关注最新发展。

1、学习编程基础

学习编程语言是入门人工智能技术的基础，可以选择Python、Java、C++等语言。建议先掌握Python，因为它是人工智能领域使用最广泛的编程语言之一，并通过编写简单的代码来加深理解。使用Python编写一个简单的聊天机器人或图像识别程序。2、学习数学知识

人工智能需要运用到很多数学知识，如线性代数、微积分、概率论等。建议学习Coursera上的数学课程，例如吴恩达的《机器学习》和《深度学习》课程。3、深入学习机器学习算法

机器学习是人工智能的核心。了解常用的机器学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）并学会实现它们是重要的。通过参与开源项目或在线课程，你可以获得实际应用的经验。4、探索人工智能工具和框架

熟悉常用的人工智能工具和框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras和Scikit-learn等。参与开源项目或使用这些工具进行实际项目开发，将帮助你更好地理解和应用人工智能。4、参与在线课程和学习资源

有很多在线课程和学习资源可供选择，如Coursera、edX和Kaggle等。通过参与这些课程，你可以学习到专业的知识，掌握人工智能的最新技术和应用。5、实践项目和挑战

将学到的知识应用于实践项目是提升技能的重要途径。完成一些人工智能相关的项目，例如图像识别、自然语言处理等，这种实践可以提高技能和实际应用能力。参与数据科学竞赛，挑战实际问题，与其他人共同解决难题，这将帮助你加深对人工智能的理解，并提升解决问题的能力。6、持续学习和关注最新发展

人工智能领域在不断发展，新的技术和方法层出不穷。保持学习的态度，关注最新的研究和发展动态，参与行业交流和讨论，将使你不断保持竞争力。

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

拓展资料：

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。参考资料：百度百科—人工智能：计算机科学的一个分支

人工智能的原理，简单的形容就是：

人工智能=数学计算。机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”这种模式。想象家里的双控开关。为了实现更复杂的计算，最终变成了，“大规模集成电路”——芯片。电路逻辑层层嵌套，层层封装之后，我们改变电流状态的方法，就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。就拿联控电梯举例：别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等，需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。

某种程度上说，是程序员控制了这个世界。可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。

于是就想：能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。

大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。一句话：大力出奇迹！但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。程序员给阿尔法狗多加了一层算法：A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。B、有针对性地计算。——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。仔细想一下，人类是怎样学习的？人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行并根据总结的规律，预测未来。当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。机器的学习方式，和人类有着质的不同：人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。它就是仗着算力蛮干而已！力气活。具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）

它需要两个前提条件：1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。目前AI常见的应用领域：图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——计算机连真正的随机数都产生不了。——机器仍然是笨笨的。更多神佑深度的人工智能知识，想要了解，可以私信询问。