如果要用一句話概括AI的訓練和推理的不同之處，我覺得用“臺上一分鐘，臺下十年功”最為貼切。

話說小明已經和心目中的女神交往數年，在邀約女神出門這件事上積累了大量的經驗數據，但卻依然捉摸不透其中的玄機。

借助AI技術，能否實現精準預測呢？

小明思考再三，總結出了可能影響女神是否接受邀請的變量：是否節假日，天氣不好，太熱/太冷了，心情不好，生病了，另有他約，家里來親戚了......等等。

將這些變量加權求和，如果大于某個閾值，女神必定接受邀約。那么，這些變量的都占多少權重，閾值又是多少呢？

這個問題相當復雜，難以精確求解。于是小明設計了一個深度神經網絡，準備基于多年來積累的存量數據對AI模型進行大量的訓練，讓AI自己學習其中的規律。

豐富的數據積累是小明最大的優勢。于是他經過整理，把上述所有變量都準確列了出來，并和是否邀約成功也做了精確的對應。這就叫做“數據標注”。

有了數據，就把它們投喂給AI。AI讀取每一組數據，采用初始的默認權值進行評估，然后得出自己分析的結果，這個過程叫做“正向傳播”。

然后，就是檢驗AI的結果是否正確了。

這里需要引入一個“損失函數”來計算結果和正確答案之間的差距。如果結果不甚理想，會返回去優化調整權值，再次得出結果進行評估，這個過程叫做“反向傳播”。

經檢驗，發現評估結果和正確答案進了一步。后面再經過多輪循環往復的迭代，不斷通過調整參數權重逐步逼近正確答案，這個過程就叫做“梯度下降”。

經過多輪已知數據的深度洗禮，AI評估的準確度已經相當高了。于是小明結束訓練，固定參數權值，修剪掉權值未激活的多余參數，宣告進入下一階段。

是時候檢驗下前段時間艱苦卓絕的工作的成果了！

于是，小明挑選良辰吉日，把各項全新的參數都準備齊全并輸到AI里。AI迅速地給出了自己的評估結論：女神將接受邀約！

上面的過程就叫做“推理”。

小明沐浴更衣，精心收拾，預定好電影票，小心翼翼地征求女神意見。果然，女神答應了！

此后，每次邀約之前，小明都要虔誠地讓AI預測一下是否成功。事實證明，AI絕大多數時候都能說對。我們可以AI的說“泛化”效果很好。

綜上，所謂AI訓練，就是讓神經網絡從已有的數據中學習新能力的過程。這個過程非常復雜，就像從小接受九年義務教育一樣，涉及到學校、書本、老師等因素的緊密配合，數據吞吐量大，屬于密集計算，花費時間訓練是非常必要的。

所謂AI推理，就是給訓練好的AI輸入新數據，讓它解決同類的新問題。這個就好比學生大學畢業，離開學校、書本、老師，采用所學的知識獨立處理新問題，數據吞吐量相對較小，但需要隨叫隨到，又快又好地給出答案。

我們一般接觸到的AI應用，都是服務提供商訓練好的APP。我們在上面提出各種各樣的任務，后臺以秒為單位快速響應并給出答案，這些都屬于AI推理。

駕馭好AI，就能讓我們在工作中游刃有余，事半功倍。