人工智能能在没有数据的情况下学习吗？
如今的人工智能无法完全在没有数据的情况下学习。机器学习和深度学习依赖数据来识别模式、总结规则并提升性能。即使是先进的模型，如GPT或强化学习系统，仍然需要输入数据或环境经验来“学习”并做出准确预测。换句话说，数据是人工智能成长的最重要燃料，没有数据，人工智能无法理解或做出有用决策。
理解人工智能与数据的关系
你是否在想，"人工智能能在没有任何数据的情况下自主学习吗？" 为了给出最详细且合理的答案，让我们与INVIAI一起深入探讨这个话题。
例如，在监督学习中，人工智能通过人类标注的大量数据集（图像、文本、音频等）来识别模式。
即使在无监督学习中，人工智能仍然需要原始的未标注数据，自主发现数据中的隐藏结构或模式。
因此，无论采用何种方法，人工智能都必须“以数据为养分”——无论是标注数据、自标注数据（自监督）还是来自真实世界环境的数据。没有任何输入数据，系统无法学习任何新内容。
常见的人工智能学习方法
如今，人工智能模型主要通过以下方式学习：
监督学习
无监督学习
自监督学习
强化学习（RL）
强化学习是通过告知软件智能体其行为结果，教会其如何在环境中行动。
— 维基百科
联邦学习
针对敏感数据，如个人医疗影像，联邦学习允许多个设备（或组织）协同训练共享模型，无需共享原始数据。
- 将全局模型发送至各设备
- 仅在本地数据上训练
- 仅共享模型更新
- 原始数据永不离开设备
零样本学习
人工智能在没有具体示例的情况下推断新概念的能力，依赖于先前获得的广泛知识。
- 识别未见过的概念
- 利用已有知识库
- 基于海量数据预训练
- 支持对新想法的推理
人工智能模型被训练以识别或分类其从未见过示例的对象或概念。
— IBM，零样本学习定义
总结：所有这些方法表明，人工智能不可能无数据学习——无论以何种形式。人工智能可能减少对人工标注数据的依赖，或从经验中学习，但绝不可能凭空学习。
前沿趋势：从“经验”而非静态数据中学习
研究人员正在探索让人工智能减少对人类提供数据的依赖。例如，DeepMind最近提出了“流”模型，进入“基于经验的人工智能”时代，人工智能主要通过自身与世界的交互学习，而非依赖人类设计的问题和任务。
我们可以通过让智能体持续从自身经验中学习——即智能体在与环境交互时生成的数据……经验将成为主要的提升手段，超越当前人类提供数据的规模。
— DeepMind研究，VentureBeat引述
换言之，未来人工智能将通过实验、观察和调整行动自行生成数据——类似于人类从现实经验中学习。
人类提供的数据
- 需要标注数据集
- 依赖人类专业知识
- 受限于可用示例
- 静态学习方式
自生成数据
- 创造自身挑战
- 从环境反馈中学习
- 持续改进
- 动态学习方式
值得注意的是，尽管不使用外部训练数据，AZR在数学和编程任务中表现卓越，甚至超越了使用数万个标注示例训练的模型。这证明人工智能可以通过不断提出和解决挑战，自行生成“数据集”。
自主学习系统
除了AZR，许多研究探索了能够自主学习的人工智能。智能体系统可以与软件和虚拟世界交互，积累经验数据。
- 与工具和网站交互
- 从模拟游戏中学习
- 自设目标和奖励
- 培养自主习惯
关键要点
人工智能可以通过以下方式减少对人类提供数据的依赖：
- 使用未标注数据（无监督学习）
- 从环境反馈中学习（强化学习）
- 创造自身挑战（如AZR模型）
许多专家认为，未来人工智能将越来越多地通过自身收集的经验学习，使经验成为帮助其提升的主要“数据”。
