上周六参加了一个ai技术分享会，认识到我国目前的ai技术发展与产品形态。
ai是基于大数据+算法的结果
我最开始认为，ai的基础应该类似于微信公众号的后台回复一样。通过对用户发送的关键字做匹配，对应反馈编辑在后台设置的回复一样，创造好像是在和编辑对话的感觉一样。
也类似平时的自动回复客服，只需要描述关键字就可以搜索相关问题结果反馈给用户，让用户自己进一步缩小范围去精确得到答案。
事实上，真正的ai也是如此。
ai是一个算法+数据的结合，通过终端反馈参数然后存入数据库运行算法，得出最匹配的结果再反馈。
他的核心是算法。
定义每一个从外界取得的参数，加上一个权重，然后层层筛选关联组合成一个反馈结果。通过对结果进行人工评价或者验证效果，重新改变权重系数，优化算法。这里有一个极其重要的基础，就是需要把这个过程判断拆分成几个维度，这几个维度拥有不一样的权重系数，他们的组合变成结果。
比如，阿里巴巴的人工智能设计实验室就把设计拆分成了：应用层（效果）、美学层（风格）、逻辑层（手法）、元素（修饰、主体、蒙版、背景）四个维度，并且加上权重分数。
同时划分参数类别：使用场景、设计风格、视觉主题三种标签。
维度决定最终反馈结果，参数决定方向。通过参数筛选各个维度的最大权重结果，组合成最终需要的设计，同时参数增加了维度的质量，使下一次运算更加准确。
机器学习的核心是对结果的二次反馈。
阿里的人工智能机器学习，通过收集结果数据进行重新的权重分配，得到一个新结果再投入用户。用户相应评价产生数据，由此得到新的样本再进行第三次权重分配。如此正向循环，提高结果的准确性。
买杯咖啡钱～