18、人工智能学习方法与发展挑战解析

人工智能学习方法与发展挑战解析

人工智能（AI）领域近年来发展迅猛，新的方法和技术不断涌现，为解决各种复杂问题提供了强大的工具。然而，要实现安全、可靠且符合道德规范的AI系统，仍面临着诸多挑战。本文将介绍人工智能的学习方法，并深入探讨AI系统发展过程中需要应对的五大挑战。

人工智能学习方法

人工智能的学习方法主要分为无监督学习和强化学习。

• 无监督学习 ：无监督学习本质上是一种“数据聚类”形式。通过这种方法，AI系统可以确定系统的“正常状态”，从而识别后续的偏差，即异常情况。但这种方法面临的一个重要挑战是确保训练数据中不包含潜在的异常情况，而这往往是一项难以满足的要求。
• 强化学习 ：强化学习是继监督学习和无监督学习之后的第三种AI算法方法。与监督学习不同，强化学习不是通过训练数据学习预先定义的结果，而是通过“奖励和惩罚”的持续反馈来训练AI系统。例如，“触摸热炉灶”会带来痛苦，系统会收到负面反馈。原则上，这里没有绝对的对错答案，只有一个目标，AI系统通过不断的经验尝试来实现这个目标。深度强化学习则是对使用特定训练数据预训练的神经网络进行微调，并在运行过程中使用真实数据不断优化。

AI系统发展的五大挑战

为了维护有效且可靠的AI系统，负责任地发展AI技术并确保其可控性，需要考虑以下五个基本的AI系统发展挑战：
1. 可建模性 ：如何从数据中推导出真实世界的模型，以及如何创建无错误和无偏差的模型，即如何建立有效的“基本事实”。
2. 可验证性