为啥需要这么多“数据”呢？就像咱们教小孩认识“猫”一样，不能只给小孩看一张黑猫的照片，就告诉他“这是猫”，不然小孩下次看到一只白猫，可能就不认识了。得给小孩看很多不同的猫，告诉他“这些都是猫”，再给小孩看一些不是猫的动物或东西，告诉他“这些不是猫”，小孩才能慢慢搞清楚“猫”到底是什么样的，以后不管看到什么猫，都能认出来。AI也是一样的，只有给它看足够多、足够多样的“数据”，它才能慢慢“记住”猫的特征，以后再看到猫的照片，才能准确识别出来。

再比如咱们平时用的短视频APP，它能根据你的喜好给你推荐视频，背后也离不开“数据”。APP会收集你的“数据”：你刷视频的时候，哪些视频你看完了，哪些视频你看了几秒就划走了；哪些视频你点赞了，哪些视频你评论了，哪些视频你转发了；你关注了哪些博主，你搜索过哪些关键词。这些关于你行为的信息，都是APP给你推荐视频需要的“数据”。APP通过分析这些“数据”，就能知道你喜欢看搞笑视频还是美食视频，喜欢看宠物视频还是科技视频，然后再给你推荐你可能感兴趣的内容。

还有咱们去超市买东西，有时候会看到超市推荐“你可能还想买”的商品，这也是因为超市收集了你的“数据”——你之前买过什么东西，比如你买了面包，超市就会推荐牛奶；你买了洗发水，超市就会推荐护发素。这些“购买记录”就是超市推荐商品需要的“数据”。

所以总结一下，“数据”就是AI完成任务需要的“原材料”，不管是AI认猫、推荐视频，还是AI做其他事情，都得先有足够的“数据”，不然AI就像巧妇难为无米之炊一样，啥也干不了。

（三）模型：AI“学习后的成果”，相当于学生的“知识库”

有了“算法”（做事步骤）和“数据”（原材料），AI还得经过“学习”，最后形成“模型”。那“模型”又是啥呢？其实“模型”就是AI“学习后的成果”，就像学生学完知识后，脑子里形成的“知识库”一样。

咱们先说说学生的“知识库”。比如一个学生学完了小学数学，他脑子里就会有很多数学知识：知道1+1=2，知道怎么算加减法，知道怎么算乘法口诀，知道怎么解简单的应用题。这些知识储存在他脑子里，就是他的“知识库”。以后遇到数学题，比如“3+5等于几”“小明有5个苹果，妈妈又给了他3个，小明现在有几个苹果”，他就能从自己的“知识库”里调出对应的知识，算出答案。

AI的“模型”和学生的“知识库”是一个道理。AI通过“学习”（后面会讲“学习”就是“训练”），把“数据”里的规律和特征记下来，形成一个“模型”。这个“模型”就相当于AI的“知识库”，以后遇到类似的问题，AI就能调用“模型”里的“知识”，解决问题。

比如咱们之前说的AI“认猫”：AI一开始没有“模型”，就像学生没学过数学一样，啥也不会。然后咱们给AI看很多猫的照片（数据），教它按照“算法”（认猫步骤）去学习，AI慢慢就记住了猫的特征——有毛茸茸的身体、尖耳朵（或圆耳朵）、圆眼睛、小鼻子小嘴巴。等AI学完之后，这些“猫的特征”就储存在了“模型”里，这个“模型”就是AI“认猫的知识库”。以后再给AI一张新的猫的照片，AI就会调用这个“模型”，对比照片里的动物是不是有“模型”里记的猫的特征，如果有，就判断这是猫；如果没有，就判断不是猫。

再比如咱们平时用的语音助手，比如你对着手机说“帮我定一个明天早上7点的闹钟”，语音助手能听懂你的话，还能帮你完成定闹钟的操作，背后就是“语音识别模型”在起作用。工程师们先给AI输入很多人的语音数据，包括不同性别、不同年龄、不同口音的人说的话，教AI按照“算法”去学习这些语音的规律——比如“定闹钟”这三个字对应的语音波形是什么样的，“7点”对应的语音波形是什么样的。AI学完之后，就形成了“语音识别模型”。当你说话的时候，语音助手会把你的声音转换成语音波形，然后调用“语音识别模型”，对比波形对应的文字，就能听懂你说的话，再根据你的需求去执行操作。

还有咱们去银行办业务，有时候会用到人脸识别，比如登录手机银行的时候，需要刷脸验证身份。这背后是“人脸识别模型”在工作。工程师们给AI输入很多人的人脸数据，包括同一个人不同角度、不同表情、不同光线条件下的人脸照片，教AI学习每个人脸的特征——比如眼睛的距离、鼻子的形状、嘴巴的轮廓。AI学完之后形成“人脸识别模型”，当你刷脸的时候，AI会捕捉你的人脸特征，和“模型”里储存的你的人脸数据对比，如果一致，就通过验证；如果不一致，就拒绝登录。

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