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《视读人工智能：机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？》这本书专注于探讨人工智能这个备受关注的科学问题，并涉及了一些关键话题。长期以来，人们一直在研究智能机体的结构。研究表明，机器可以击败伟大的棋手，类人机器人可以行走并与人类进行互动。尽管有人预言智能机器即将问世，但在这方面的进展一直缓慢而艰难。意识和环境是研究面临的两大难题。那么我们应该如何制造智能机器呢？它是否需要像大脑一样运转？它是否需要一个实体身体？本书通过图文并茂的方式清晰地呈现了人工智能在过去半个世纪的发展历程，涵盖了从图灵的开创性研究到机器人和新人工智能的突破的内容。

其实和我们人类一样，是通过专门的学习过程获得的。专门的学习可以让AI程序习得专门的规律或能力。之后AI程序运行时，就可以依据习得的规律或能力，自主决策输出。我们以大数据加持下的AI为例，把AI的学习过程通俗的解释清楚。可以用三个关键词来概括学习过程：数据，模型，模型实例(AI程序)1、数据：数据中蕴含了某种规律，可能是数据之间(输入数据和输出数据)的规律，也可能是数据本身的结构上的规律。不同类型的数据(结构化数据，图像，语音，文本)，蕴含的规律不同。在丰富的文本样式中读懂字言字语。

学习过程是一个通过寻找比较好模型参数组合的过程。模型参数是模型中的可调整的变量，每个参数都可以取很多不同的值，这样就形成了很多不同的模型实例（也可以看作是AI程序）。对于同一个模型，当参数取不同的值时，就会得到很多不同的模型实例。学习的目标是找到能够比较好地表达数据中潜在规律的那个模型实例，也就是找到与之对应的比较好模型参数组合。因此，学习过程就是在众多模型参数组合中找到比较好组合的过程。通过不断调整和优化模型参数，我们可以逐步提高模型的性能和准确度，以更好地应对各种应用场景和需求。针对图片、模糊、消息等情况进行 针对性优化.厦门珍云AI数字人多语言站点

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