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18初级人工智能程序启动（第2页）

初级人工智能程序启动了。

服务器向1万台网吧电脑中正在运行游戏的设备发送了启动指令。

正在进行世界之旅游戏的玩家们，完全没有发现什么异常。

可实际上，游戏进程中已经启动了数据搜集程序。

借助这些数据搜集程序，宛如拥有了数千个分支，在网络上开始搜集拷贝有用的资料。

那些资料被分门别类成不同的数据类别，然后以数据包的模式发送回服务器中。

江夜明一直坐在显示屏前观看，数据累积在不断增长，磁盘容量却在不断减少。

限制数据增长上限的是网速和硬盘容量。

2000年的网速专线竟然只有100m。

2000年的硬盘最大也才10g，还得花1200元的高价。

….

江夜明无奈地设置了每晚数据收集上限为5g。

然后开始了下一步：数据归集。

这一步，他的算法创造出的AI需要对数据进行清洗、归一化、特征提取等预处理工作，以便后续的学习和推理。

例如，对于图像数据，AI需要将图像转换为数字矩阵，并对其进行处理，以便后续的学习和修改。

当数据归集完毕，就是机器学习过程。

学习是AI的核心过程，它可以从数据中提取规律和模式，并且适应性地逐步改进自己的算法和模型。

学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种形式。

在监督学习中，AI需要预测或分类给定的数据，并且根据真实的标签进行反馈和调整。

例如，给定一组图像和对应的标签，AI需要预测新的图像的标签，并且根据预测结果和真实标签之间的误差来调整自己的模型和算法。

在无监督学习中，AI需要从数据中自主学习，发现其中的规律和结构。

例如，对于一组未标记的图像，AI需要从中发现其中的模式和特征：颜色、形状、纹理等。

在强化学习中，AI需要通过试错的方式，通过不断尝试并根据反馈调整自己的行为，从而实现某些特定的任务。

……

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