在很多方面，人工智能的表現已經超越了人類，這并不代表人工智能很聰明。相反，其實人工智能是很傻很天真的，你認認真真與它交流，會被嚇到，但如果稍微使點詐，它就會原形畢露。那么人工智能是如何看起來很聰明的呢，下面筆者以講故事的形式，讓大家了解監督學習下的人工智能是如何運作的。

故事的主角叫小A（AI），我們讓小A學習化妝。

·非人工智能階段

在沒有任何的幫助下，小A化妝只有一個步驟，那就是上色，所以剛開始小A化妝會全部涂成純色。這是因為初始化的小A相當于計算器，你給她一個指令，她就輸出一個結果。你讓她化妝，她就涂上純色。結果客戶非常不滿意，怎么辦？你得先教小A認臉。

·人工智能起步階段

小A眼中的世界與我們是不一樣的，我們能夠看到色彩、形狀，而小A的眼里只有0和1兩個數字（二進制），你可以理解為小A高度近視，但不愿意戴眼鏡。所以小A想要認臉，先要把人臉抽象化，比如人的嘴巴就是一條曲線。小A將這條曲線對應的0、1排列順序認作是人的嘴巴。

人工智能“眼中”的世界就是0和1的組合

問題又來了，曲線代表嘴巴的話，小A有時候會把眉毛也看成嘴巴，為了避免笑話，你讓小A判斷是不是嘴巴的時候，不要單純的以“是”或“不是”為結果。這時候你給小A的一些算法，讓她把疑似嘴巴的曲線對應的0、1排列順序輸入算法中，最終結果會出現一個百分數，當百分數大于90%的時候，小A就知道這條曲線就是嘴巴，然后就能化妝了。

上面就是比較初級的人工智能，比剛開始聰明一些，但還是不夠聰明。

·人工智能發展階段

小A又遇到了問題。小A給一個人化妝的時候沒有問題，但給多個人化妝就有問題了，因為人之間差別太大。比如之前都是給櫻桃小口的客戶化妝，現在突然來了一位大嘴客戶，小A不知道該怎么化了。

那該怎么辦？為了讓小A能夠快速掌握技能，你準備了一沓照片，上面幾乎擁有人類的全部嘴型（大數據），然后又摻進去了一沓動物嘴型和其他亂七八糟的照片（負樣本），一張張的讓小A認。小A認對了，你就鼓勵她，認錯了，就打一巴掌。

監督學習

認對就夸、認錯就打，這就是監督學習。

這個過程中小A如何成長呢？還記得之前你給小A的算法嗎，現在這個算法里面有幾項數值非常重要，這幾項數值就是權重。在小A判斷照片是不是人的嘴巴時，小A會根據正確或錯誤的結果調整權重，直到能夠不會出現錯誤。

讓小A自己修改權重就是機器學習。

機器學習

小A要看多少照片呢？越多越好，而且要重復的讓她看。除了看嘴巴的照片，還要看眼睛的、鼻子的，還要給她看擁有全部五官的……這樣小A就能將識別的正確率提升到很高的水平。再給客戶化妝的時候，客戶就會夸小A真智能。

以上就是人工智能發展時要經歷的幾個階段，當然其中涉及到很多復雜的知識和技術，而且后續還會有更為復雜的理論和概念，筆者在此就不做深入探究了。