什么是 AI？

如今，当大多数人想到 AI 时，他们通常会想象文字和图像生成器。但在字面意义上，即使是最简单的算法，在技术上也是 AI 的示例。

AI 的广泛性及其多种用例已经产生多个子领域，包括机器学习和深度学习，如 图 1 所示。

图 1 不同 AI 子领域之间的关系。

嵌入式应用中使用的大多数 AI 都是机器学习，即机器和算法“学习”如何通过数据解决问题的子领域；例如，车辆通过分析图像数据中的常见模式来识别行人和障碍物。机器学习模型从训练数据中学习，训练数据可以用基础真实信息（即经过验证的准确数据）标记，以更好地识别要从中学习的模式。通过这种训练过程，机器学习模型可以辨别数据中的模式，并据此做出未来的推断。

在机器学习领域，深度学习虽然需要大量的计算资源，但由于能够准确解决高度复杂的问题，因此已经成为非常受欢迎的实现方式之一。深度学习使用多层神经网络，这是一种受人脑神经元启发的数据模型。神经网络使开发人员能够解决模式过于复杂而无法辨别或编写自定义规则的问题。