在單一的、固定的領域裡它確實表現不錯，但一碰到多變、複雜、沒什麼邊界的開放性問題，就處處受制，根本玩不轉。
這個核心缺陷，直接限制了這類人工智慧的通用性，也讓它的適用場景大打折扣。
就算知識推理和專家系統在某些細分工業領域搞出了不少成果，但趙衛國真正眼饞的，從來都是依託機器學習、深度學習技術搞出來的新一代人工智慧體系。
現在市面上主流的人工智慧產品，基本都是靠海量資料驅動，走機器學習的落地模式。
而系統這次解鎖的基礎性人工智慧框架，綜合表現相當炸裂，在趙衛國看來，絕對是行業頂尖水平。
這套人工智慧系統，核心架構支撐是數字化機器深度學習能力。
就算以後大資料技術徹底普及了、迭代了，它照樣能靠海量資料資源，持續自主學習、更新、迭代。
這種技術發展路徑，跟當下人工智慧行業的主流演進方向完全吻合。
此刻，趙衛國正埋頭研讀系統展示的核心技術內容，一點一點地啃這套頂尖AI的架構邏輯和運轉機制。
機器學習類人工智慧的核心程式碼架構，是由好幾個關鍵模組組合起來的。
這跟他之前自己搞的專家型人工智慧，完全是兩代東西，技術代差巨大。
第一個核心環節，是資料預處理。
在正式啟動機器學習訓練之前，必須先對原始資料來源做一系列標準化的預處理操作。
這其中包括資料清洗、空缺數值補全、關鍵特徵篩選、資料格式統一轉換等等。
這個環節常用的程式碼工具，有專門搞資料清洗的、特徵提取的、資料格式轉換的，一整套。
然後，第二個核心環節：模型構建。
一個完整的機器學習流程裡，必須結合具體的落地場景和業務需求，挑選並搭建最匹配的AI模型架構。
選什麼樣的模型、怎麼搭，全看實際業務場景和資料的特點。
這一步可以藉助各種程式碼工具來完成，主要包括模型篩選判定、超引數除錯配置、網路框架搭建等功能程式。
模型搭好之後，就進入訓練和迭代最佳化的核心階段。
在機器學習的完整流程中，模型得經過好多輪迭代訓練，深度挖掘資料底層藏著的執行規律和關聯特徵。
這個階段要匯入訓練資料集，完成標籤標註，同時靠智慧最佳化演算法動態調整模型引數，儘量把損失函式壓到最低，提升模型精度。
這一塊對應的核心程式碼，包括模型訓練程式、損失函式定義程式碼、最佳化演算法落地程式碼等等。
除此之外，模型效能評估也是機器學習流程裡絕對少不了的一環。
想真正檢驗模型的執行穩定性和預測準不準，就得正兒八經地做系統化驗證和效能測評。
你別說，這套流程走到最後一步，才是真正見真章的時候。
到了**模型推理與業務預測**這個階段，前面忙活那麼久，總算要有實際產出了。模型訓練完了，各項指標也都達標了，那還等什麼？直接扔進業務場景裡頭開幹唄。什麼智慧推理、資料預測，統統接過來。
這個階段的核心操作其實賊簡單——把新來的資料往訓練好的模型裡一塞，啪一下，預測結果就出來了。說白了，就是兩樣東西最常用：**推理程式**和**預測程式**。
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