其实，人工智能的学习方式和人类非常相似。计算机模拟、实现人类学习的行为被称作“机器学习”，它需要“听课”，即“输入大量数据”；需要“做练习”，即“通过算法反复调整自己”；也要参加“考试”，即接受测试来判断学习状况。人工智能有多种不同的学习方式配资资讯专业网，接下来，让我们一起看看人工智能学习的奇妙过程吧！
监督学习
这是最简单、最好理解的一种学习方式，就像教师给同学们讲授新知识，教师提出一个问题，再教会学生如何对问题进行求解，最终给出答案。
对人工智能来说，“数据”就是它需要掌握的知识，数据上的“标签”相当于问题的答案。
举个例子，如果想让机器学会分辨“猫”这种动物，就要给它提供大量与猫相关并带有“猫”这一标签的图片数据，如猫在各个角度的样子、不同品种的猫的特点等，机器从提供给它的图片数据和标签“猫”中学习特征和规律，在一次次训练中渐渐摸索出什么是“猫”。
监督学习是最常见的机器学习方法之一，在图像识别、自然语言处理等场景中应用广泛。这种学习方法的优势在于机器能通过带标签的数据来学习，对从未见过的数据进行预测和泛化。
无监督学习
相对于监督学习，无监督学习更像没有教师参与的自主学习。
机器学习所用的数据没有标签，需要它自主将数据进行分类并寻找其中的共同特征，再将这些数据集群化，这个过程被称作“聚类”。
比如，我们将大量猫的图片数据提供给机器，但这些数据没有加标签，也就是没有告诉机器正确答案。机器通过观察这些图片，归纳出它们的共同特点，如圆眼睛、粉色尖耳朵等，再将这些图片数据进行聚类，最后总结出这些数据的特征和各个数据之间的关系。
强化学习
强化学习是让人工智能通过“试错”来寻找合适行动的学习方式。
简单来说，机器尝试了一种行动，发现自己的行动是错误的，以后就自觉避免这种行动；如果做出的行动得到了良好的反馈，以后就继续沿用该行为。
强化学习的过程就像训练宠物小狗，当我们训练小狗握手成功，就给它零食作为奖励，小狗就会记住握手这个动作；相反，如果小狗做错了事情，就要对它进行惩罚，让它认识到这是错误的行为。
看，AI和我们一样，也要在学习中逐渐进步。AI的学习没有终点，我们的学习也是，大家要始终保持探索的热情和对未知的向往，不断充实自己，永远走在求知的大道上。
（文 / 王家辉 北京市东直门中学附属雍和宫小学教师）
来源：《光明少年》2025年11月刊配资资讯专业网
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