在了解人工智能的過程中，你也許會經常聽到“AI模型”一詞。這里的模型，指的是機器運用數學、統計與機器學習等方面的知識，來對數據進行分析、處理以及預測。這種處理方式與人類的認知模式類似，但卻并不完整。為了讓人工智能誕生出現人類一樣的意識，不斷有新的模型涌現出來。接下來，就讓我們來了解下人工智能的三大代表模型。
遺傳算法：這種算法借鑒了生物學上的進化思想，其模擬生物種群進行繁殖、雜交等行為，通過類似自然選擇的方法，留下自然選擇下來的優秀個體。這個優秀個體也可以被稱作為最優解，可以被理解為最有效率的解決方案。它吉安編碼當作染色體來看待，不斷根據目標函數來調整適應值。在其中找到最優解后，將其復制再調整，直至其滿足目標值。
專家系統：相較于其他模型，專家系統具有高度的專一性。它一般涵蓋了某一領域的大量知識與經驗，因此其輸出結果會帶有所學領域的強烈傾向與專業性。簡單理解的話，可以理解為一個掌握了某一領域知識，并且擁有極快分析能力的人。這類模型在醫學領域有著較為廣泛的應用，它會根據病人的影像資料等內容進行推理與判斷，幫助醫生進行診斷決策。
人工神經網絡：人工神經網絡目前是AI模型開發的一個重要領域，它通過模擬人類神經元的運作方式，在內部排列了大量運算節點。通過對某一特定值的不斷加權，強化所指定的信號類型。這種模型具有較強的學習能力，具備對經驗知識的短期儲存功能；通過對這些經驗的分析，來優化下一次決策。
目前，人工智能仍在飛速的發展當中；伴隨著一次次技術突破，也許在經歷某一次技術變革后，它就會成為我們生活中的?？?。
