人工智能如何学习？

AI“智能”的基础是它可以在短时间内进行大量的识别和匹配工作，但遗憾的是AI并不能像人类一样“学习”知识。事实上，人工智能获取知识的方式和人类有着本质的不同。一般来讲，在算法应用之前需要将包含了大量数据的训练集或输入到算法初始模型中进行训练。在经过长时间训练之后，算法才能算得上拥有了“智能”。

此外，人工智能还可利用强化学习方法（RL）来指导训练结果。RL是一种机器学习技术，可以为AI的学习过程加入奖惩机制。在一个引入了奖惩机制模型的人工智能算法中，AI的学习总是从初始状态开始，并会输出一些随机结果。然后设计师会对该结果做出判断，当该结果被接受时，将视为对模型进行了“奖励”，模型会继续向着这个趋势进行优化。相反的，当该结果被设计师拒绝时，将视为对该模型的“惩罚”。模型会调整策略方向。无论是设计师拒绝还是接受该结果，算法模型都会进入在调整后进行下一次迭代，并输出新的结果以让设计师接受或拒绝。因此随着RL学习过程的持续进行，人工智能算法将会变得越来越完善。

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