訓練AI需要經過一系列步驟和技術。下面是一個一般性的概述，但請注意，具體的AI訓練過程可能會根據應用領域、目標任務和使用的技術而有所不同。

資料收集：首先，需要收集和準備用於訓練的資料。這可能包括文字、影象、音訊或其他形式的資料，具體取決於你想要訓練AI解決的問題。資料清洗和預處理：在收集的資料上進行清洗和預處理，以去除噪聲、標準化格式、處理缺失值等。這一步驟有助於提高資料質量和訓練效果。構建訓練模型：選擇適當的機器學習演算法或深度學習架構，並根據問題型別和資料特徵構建訓練模型。這可能涉及模型選擇、超引數調整和架構設計等。訓練模型：使用準備好的資料集，透過將資料輸入到模型中進行訓練。訓練過程通常包括迭代訓練樣本、調整模型權重和最佳化損失函式等步驟，以逐漸提高模型的效能。模型評估和調優：評估訓練後的模型在測試資料上的效能，識別其準確性和效果。如果模型表現不佳，可能需要調整模型架構、超引數或資料處理方法等，並進行重新訓練和評估。部署和應用：在模型經過充分訓練和調優後，可以將其部署到實際應用環境中，並開始應用於解決特定問題或提供相關服務。

訓練AI是一個複雜的過程，需要具備相關領域的知識和技能。對於深度學習等複雜模型，通常需要大量的計算資源和時間。此外，良好的資料質量、合適的演算法選擇和持續的最佳化也是訓練成功的關鍵要素。

說實話，普通人用什麼AI？又能用到什麼程度？只是覺得AI比人工方便一點。

真正要達到隨心所欲，永遠也不會。

畢竟電子產品東西要與人腦比是有差距？

即使有無可高運算能力的AI機器人，它的配置成本也高，不是普通人能玩得了的？

真正的智慧汽車，廠商們幹了幾十年，又有幾臺合格？

再者，高算力的機器人，它的製造者的智商永遠高於機器人。被人一吹，AI無所不能？

AⅠ要無所不能，首先要先軟體、硬體來支撐，要多系統支撐。最起碼的電池電量支撐，軟體程式設計程式碼支撐，硬體配置支撐，缺一不可。

人總喜歡炒作？

真正懂人工智慧的人有幾個？真正能設計製造出高效能的機器人又有幾個？還普及給民用？

AI人工智慧的程式碼，資料庫，硬體，材料，晶片支撐不了，AI都廢物一個？

只是人們誇大了，美軍智慧機器人拒絕長官命令，炊向飛機開火？這隻能說明機器人程式錯誤，受其他的因素干擾影響，執行錯誤程式、指令。

所以說，人工智慧AI並不是無所不能，它是電子產品與機械產品的結合，得有執行程式，保障它正常執行？機器人只會執行它資料庫裡的程式，結果。超出範圍的誰也不能預料？受電磁，強磁，微波，雜波干擾，機械物理毀傷，都可以癱瘓那堆廢鐵。

精密電子元件，精密機械支架，防水，防電，防塵，防腐蝕，電池，磨損，電子感測器等都將影響機器人的結果。

人們正是基於對人工智慧AI的一知半解，人云亦云，產生恐慌心理。

至少有機器人知識的玩家都知道，機器人無法自己修復自己的軟體，硬體問題。

高智商的機器人，普通人無法運用。

機器人只能是算力快，結果快，沒有相關的單元支撐，什麼也不是。