当前人工智能的主流模型有哪些？盘点人工智能三大代表模型

在了解人工智能的过程中，你也许会经常听到“AI模型”一词。这里的模型，指的是机器运用数学、统计与机器学习等方面的知识，来对数据进行分析、处理以及预测。这种处理方式与人类的认知模式类似，但却并不完整。为了让人工智能诞生出现人类一样的意识，不断有新的模型涌现出来。接下来，就让我们来了解下人工智能的三大代表模型。

遗传算法：这种算法借鉴了生物学上的进化思想，其模拟生物种群进行繁殖、杂交等行为，通过类似自然选择的方法，留下自然选择下来的优秀个体。这个优秀个体也可以被称作为最优解，可以被理解为最有效率的解决方案。它吉安编码当作染色体来看待，不断根据目标函数来调整适应值。在其中找到最优解后，将其复制再调整，直至其满足目标值。

专家系统：相较于其他模型，专家系统具有高度的专一性。它一般涵盖了某一领域的大量知识与经验，因此其输出结果会带有所学领域的强烈倾向与专业性。简单理解的话，可以理解为一个掌握了某一领域知识，并且拥有极快分析能力的人。这类模型在医学领域有着较为广泛的应用，它会根据病人的影像资料等内容进行推理与判断，帮助医生进行诊断决策。

人工神经网络：人工神经网络目前是AI模型开发的一个重要领域，它通过模拟人类神经元的运作方式，在内部排列了大量运算节点。通过对某一特定值的不断加权，强化所指定的信号类型。这种模型具有较强的学习能力，具备对经验知识的短期储存功能；通过对这些经验的分析，来优化下一次决策。

目前，人工智能仍在飞速的发展当中；伴随着一次次技术突破，也许在经历某一次技术变革后，它就会成为我们生活中的常客。