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1、人工智能设计模式——“训练数据”模式
目前，有监督的机器学习领域是人工智能技术实际用法最为广泛的领域，有监督就代表计算方法需要通过学习从训练数据中获得，这与人类的间接学习方法有很大的不同。
在这种情况下，机器学习计算方法的效果如何，在很大程度上取决于训练数据的质量和数量。训练数据的搜集是一项非常具有挑战性的作业，即便是诸如谷歌这样的大公司也不得不小心谨慎，谷歌每年在搜集整理训练数据方面需要耗费的时间和精力都非常大。
但显然，训练数据的搜集和整理作业是一项“无底洞”。例如，Facebook推出一个新表情，为了了解这个新表情的使用情境，机器学习计算方法需要大量的例子。所以，在机器学习计算方法中，搜集训练数据需要大量的人工劳动。
2、人工智能设计模式——“人工参与的循环链”模式
自计算机出现之后，借助计算机，很多问题都能得到快速解决。但是，又有很多看似简单的问题而计算机却难以提出解决方案，例如，如何使用计算机引导类人机器人走路的问题。在人工智能领域，也有一些类似的问题存在，例如，针对某个问题，人工智能计算方法预测的精确度能够达到80%，却难以提升到90%。
但机器学习计算方法有一个很大的优点，就是对其优劣势非常清楚。对于不能做出精确判断的问题，机器学习计算方法能清楚地告知工程师，由工程师予以解决。在这种情况下，形成了一种“人工参与的循环链”模式，其具体内容是对于某个问题，当机器难以解决时，可以交由人类解决。
在以前，我们总认为这种“人工参与的循环链”模式只是一种美好的想象而已，与现实有很大的差距，但事实上，这种模式的发育速度非常快，超乎人类想象，其典型产品有Facebook M等。
Facebook研发了一款人工智能助手服务，名为M，它能够听懂人类发出的语言指令，并根据指令去完成某些作业，如帮主人订花、购买商品、安排约会等。而对于一些复杂的、难以完成的指令，M则交由人类自行解决。
自动驾驶与ATM(自动取款机)也是如此。到目前为止，自动驾驶难以脱离人工控制，虽然自动驾驶能够实现自动泊车，能在好的路况条件下实现自动驾驶，但是遇到复杂的路况条件，就必须人工操控。ATM的自助存取款服务也有一定的限制，只能处理完整的、清晰的、整额的钞票，对于那些有污渍、破损、零散的钞票还需要到人工柜台上进行处理。这些例子都表明，机器能够帮助人类解决一些问题，但仍有很多问题需要人类自行解决。
从这个角度来看，该设计模式与“训练数据”的设计模式有很大不同，只是用机器学习计算方法对部分作业进行了替换，使作业效率得以有效提升。该设计模式可能会缩小公司的用工数量，但也有可能创造出很多新的就业岗位。
3、人工智能设计模式——主动学习模式
主动学习模式是训练数据模式和人工参与的循环链模式的结合。人工参与的循环链模式收集了很多训练数据，这些数据能反馈到机器学习计算方法中使其性能得以有效提升。对于那些机器学习计算方法不能解决的复杂问题，人类对该问题的解决方法和思路能给机器提供学习机会。这也就意味着，人类在解决机器不能解决的问题时培养了一批“对手”，同时，这些“对手”实力的增强也在很大程度上减轻了人类的作业负担，并使作业效率得以有效提升。
在过去，机器学习计算方法之所以迟迟得不到有效实际用法，是因为场景不同，所需要的机器计算方法也不同，机器学习计算方法是需要定制的，这需要一大笔费用。受高成本的影响，只有大公司才有能力引进机器学习模式，使用机器学习计算方法。
但是，现如今，随着计算能耗的持续降低和机器学习计算方法产品的增多，机器学习计算方法的实际用法成本正在逐渐降低。例如，在2015年，仅一年的时间就有4家公司发布了云机器学习平台，给众多小公司使用机器学习提供了机会。总之，随着机器学习实际用法门槛的降低，机器学习的实际用法范围正在迅速扩展。
以上就是有关于人工智能设计模式的内容了，即使当前时代人工智能的发展依然有限，但是依然不影响大家对于人工智能这一行业的热情，小编相信在不久的未来，人工智能一定能为我们的社会带来更多便利，环球网校小编在此祝大家人工智能行业的学习之路顺利。
