AI：我的学习不需要监督

AI有一个强大的自学能力，就是无监督学习，它可以无师自通，通过观察、自己探索数据中的规律和特征，在没有标注数据的情况下，AI可以通过聚类算法自动地从数据中学习出隐藏在其中的结构或模式。

话是这么说，很好奇，AI怎么发现这些规律的？

丨分组聚会

假设你要组织一个聚会，但你不知道哪些人之间是认识的，所以你可以让大家自由地在聚会中交流，然后观察他们之间的互动，通过观察他们的互动，你可以自动地将他们分成几个小组，每个小组中的人之间比较熟悉，而不同小组之间的人关系可能比较陌生。

物以类聚，人以群分，这个过程，生动地展示了无监督学习的核心原理。

丨图像压缩

在图像压缩中，我们可以使用聚类算法来实现无损压缩。

聚类算法可以自动地将图像中相似的像素点分为一组，并用一个代表性的像素点来代替这一组中所有的像素点，从而实现对图像的压缩。

这是无监督学习的一个应用，没有标注数据和标签，但通过对数据观察，就能获得关键特征。

实际上AI不仅对空间图像有归纳能力，对抽象的事物和概念同样具有归纳能力，再具体就不是我能理解的了，我也是小白。

总之，无监督学习是一种自动地从数据中学习结构和模式的方法，可以应用于各种领域，如聚类、降维、图像处理等。

通过对庞大的数据不断地迭代和优化，再加上多种智能系统的交织运算，AI能发现人类所忽略的一些核心特点，就会出现超出人类想象的智能涌现现象。

显而易见：通过这种方式，AI将会在数据分析中，比如商业数据分析、财务报表等领域大施拳脚。

丨向AI学习

一个有趣的想法是：如果AI在强大算力下，不断衍生新的概念，并在新的概念上继续衍生新的概念，重复N次之后，人类会发现，自己就是个白痴，因为我们根本看不懂AI在做什么。

很快，我们就该向AI学习了。

作者：简乐（好猫应用） 2023.04.14