#### 5. **推理与决策**

- **推理**：训练好的模型可以用于对新数据进行推理，即做出预测或分类。

- **决策**：根据模型的推理结果，AI系统可以做出相应的决策或行动。例如，自动驾驶汽车根据传感器数据做出驾驶决策。

#### 6. **反馈与学习**

- **反馈**：AI系统可以通过反馈机制不断改进。例如，强化学习中的智能体通过与环境互动获得奖励或惩罚，从而调整其策略。

- **持续学习**：一些AI系统具备持续学习的能力，能够在新数据到来时不断更新和改进模型。

### 关键技术与方法

#### 1. **机器学习**

- **监督学习**：使用标注数据训练模型，使其能够预测新数据的输出。常见的任务包括分类和回归。

- **无监督学习**：使用未标注数据训练模型，发现数据中的结构和模式。常见的任务包括聚类和降维。

- **强化学习**：智能体通过与环境互动，学习采取行动以最大化累积奖励。常见的应用包括游戏AI和机器人控制。

#### 2. **深度学习**

- **神经网络**：深度学习基于人工神经网络，特别是深度神经网络（DNN）。神经网络由多个层次组成，每层包含多个神经元。