Искусственный интеллект обучается путем применения различных алгоритмов машинного обучения. Одним из основных способов обучения искусственного интеллекта является обучение с учителем, когда модель обучается на размеченных данных, где для каждого входного примера есть правильный выход. На основе этих данных модель строит математическую модель, которая позволяет предсказывать правильные ответы на новых данных.
Кроме обучения с учителем, существует обучение без учителя, где модель обучается на неразмеченных данных, не имеющих явных правильных ответов. В этом случае алгоритмы машинного обучения стремятся найти скрытые закономерности в данных и группировать их в кластеры или категории.
Также широко используется обучение с подкреплением, когда модель обучается взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь (награду или наказание) за принятые решения. Этот метод обучения используется в разработке игровых роботов, автопилотов и других систем, которые должны принимать решения в реальном времени.
Итак, искусственный интеллект обучается путем применения различных методов машинного обучения, которые позволяют моделям извлекать закономерности из данных и принимать решения на их основе.