如今，人工智能已融入生活的方方面面，语音助手、人脸识别、智能推荐等应用随处可见。但人工智能并非真的拥有人类般的“思维”，其“思考”本质是基于数据的机器学习过程，核心是让计算机通过大量数据自主学习规律、建立模型，实现特定任务。
机器学习是人工智能的核心技术，其过程可简单概括为“数据输入—模型训练—预测输出”。以人脸识别为例，首先需要给计算机输入成千上万张标注了身份信息的人脸照片，这些数据会作为“学习素材”。计算机通过算法分析照片，提取人脸的关键特征，比如五官位置、轮廓形状、皮肤纹理等，再通过不断优化参数，建立特征与身份对应的数学模型。
当新的人脸照片输入时，计算机就会用已建立的模型进行特征匹配，快速识别出人物身份。在这个过程中，计算机无需人类提前编写复杂规则，而是通过数据自主迭代优化。训练数据的数量和质量、算法的优劣，直接影响模型的准确率。随着技术发展，深度学习算法的应用让人工智能的能力大幅提升，比如深度神经网络能模拟人脑神经元的连接方式，处理更复杂的任务。人工智能的本质是“数据驱动的模式识别”，它虽能高效完成特定任务，但尚不具备人类的意识和创造力。
