人工智能的训练，有许多中神经网络，归根结底是模仿人类的学习方法，试图模拟人类的神经网络工作模式，来设计制造人工智能。不过由于对大脑的研究进展缓慢，现在的科技技术，并没有完全弄清楚大脑神经元的工作原理，所以目前的神经网络更多是神经元网络为模型，模仿人类的学习方式，从而达到训练效果。

我们知道，人类的学习方式是通过反复记忆知识，然后在知识之间建立联系，从而形成一个知识体系。当面对一个问题时，通过对知识体系的提取，从而解决问题。人工智能的模式也很类似，只不过他们是反复训练同一类数据，然后通过在神经网络中的每个单元，记录一串特定的数据，当需求产生后，每个单元进行计算，从而最后输出结果。

在这个过程中，每个单元有自己的权重值和偏移值，通过这两个值和输入数据的计算得到结果。打个比方就是，有一张电路板，电路板上布满灯泡和电线，通过训练调整灯泡的亮度和位置，最后就可以使得灯泡实现功能，也就是呈现某个图案。

而具体的训练过程，也和人类被教导学习有异曲同工之妙。人工智能的训练方式分为以下四种：

监督学习，就像一个严格的老师，他会给电路板提供输入数据和正确的输出数据，比如给它一张猫的图片和一个“猫”的标签，让它学习如何识别图片上的动物。然后，电路板就会通过不断地调整自己的小灯泡和连线，来使得自己的输出数据尽可能地接近正确的输出数据。

如果输出正确，老师就会给予表扬；如果输出错误，老师就会给予批评。这样，电路板就会逐渐掌握识别动物的技能，这种训练方式的代表是卷积神经网络。

无监督学习，就像一个放任自流的父母，他会给电路板提供输入数据，但不给正确的输出数据，比如给它一堆图片，但不告诉它图片上有什么。然后，电路板就会自己发现输入数据中的规律和特征，并进行一些分类或聚类等操作。

比如，电路板可以自己分辨图片中有哪些物体或场景，或者把相似的图片分到一组。这样，电路板就会逐渐提取数据的本质信息。这种训练方式的代表是生成式对抗网络。

半监督学习，就像一个温和的导师，他会给电路板提供一部分有正确输出数据的输入数据，和一部分没有正确输出数据的输入数据，比如给它一些有文字说明的图片和一些没有文字说明的图片。

然后，电路板就会利用有标签的数据来指导对无标签的数据进行学习。比如，电路板可以通过学习有文字说明的图片，来为没有文字说明的图片生成合适的文字说明。这样，电路板就会充分利用所有的数据资源。这种方式的代表是训练生成模型。

强化学习，就像一个激励的教练，他会让电路板通过与环境的交互，来获取反馈信息，并根据反馈信息来调整自己的行为策略，以达到某个目标或最大化某个奖励。比如，让电路板玩一个游戏，根据游戏中得分或失败等情况来调整自己玩游戏的方法。这样，电路板就会不断地探索和尝试，找到最优的解决方案。这种方式的代表是深度Q网络。

总的来说，人工智能是一种模仿人类思维的训练方式。通过这种方式，让人工智能在医疗、教育、娱乐等各个领域中发挥作用，为人类生活添砖加瓦。面对人工智能，我们应该积极的拥抱它，作为趁手的工具。那么你认为人工智能和人的思维差距在哪呢？