在人类社会的发展过程中，工具和技术一直是非常重要的驱动力。
特别是18世纪中叶进入工业文明时代以来，在工业革命和技术创新的推动下，社会发生了巨大的变化。
机器生产取代了手工劳动，手工艺逐渐消失，大量各类自动化机器不断出现。
这种现象在计算机出现后变得更加严重。
2000年，第一台计算机诞生。
从此，计算机在人类的生产和生活中发挥着越来越大的作用。
起初，计算机只是帮助人类解决计算问题。
后来，随着计算机技术的发展和互联网的出现，计算机不仅为人类提供了搜索、存储、游戏、娱乐、控制等服务，还催生了软件等多种工种。
工程师、计算机系统工程师等提供了许多工作岗位。
如今，人工智能也面临着与计算机类似的处境，人类的发展在其指导下存在着多种可能性。
目前，谷歌、英特尔、联想等公司在人工智能产品研发方面取得了诸多成果。
在这些成果的影响下，未来将会出现三种人工智能设计模式，如图所示。
图三人工智能的设计模式“训练数据”模式目前，监督机器学习领域是人工智能技术应用最广泛的领域。
监督是指算法需要通过学习从训练数据中得到，这与人类直接相关。
学习方法有很大不同。
在这种情况下，机器学习算法的有效性很大程度上取决于训练数据的质量和数量。
训练数据的收集是一项非常具有挑战性的任务，即使是谷歌这样的大公司也必须小心谨慎。
谷歌每年都会花费大量的时间和精力来收集和整理训练数据。
但显然，收集和整理训练数据的工作是一个“无底洞”。
例如，Facebook 推出了新的表情符号。
为了理解这个新表情符号的使用上下文，机器学习算法需要大量的例子。
因此，在机器学习算法中，收集训练数据需要大量的体力劳动。
自从计算机出现以来，很多问题都可以借助计算机来快速解决。
然而，有很多看似简单的问题计算机却很难解决，比如如何利用计算机引导人形机器人行走。
在人工智能领域，也存在一些类似的问题。
例如，对于某个问题，人工智能算法预测的准确率可以达到80%，但很难提高到90%。
但机器学习算法的一大优点是它们非常清楚自己的优缺点。
对于无法准确判断的问题，机器学习算法可以清楚地告知工程师，工程师也可以解决。
在这种情况下，形成了“人类参与的循环链”模式。
具体内容是，当某个问题难以由机器解决时，可以由人类来解决。
过去，我们一直认为这种“人工参与循环链”的模式只是一种美好的想象，与现实相差甚远。
但事实上，这种模式的发展速度非常快，超出了人类的想象。
其典型产品包括Facebook M等。
Facebook开发了一款名为M的人工智能助理服务，它可以理解人类给出的语言指令，并根据指令完成某些任务，比如帮助它的主人订购鲜花、购买商品、安排约会。
对于一些复杂且难以完成的指令，M 留给人类自己解决。
自动驾驶和ATM（自动柜员机）也是如此。
到目前为止，自动驾驶还很难摆脱人工控制。
自动驾驶虽然可以在良好路况下实现自动停车和自动驾驶，但遇到复杂路况时，就需要人工控制。
ATM的自助存取款服务也有一定的限制。
他们只能处理完整、清晰、足额的纸币。
那些污损、破损、散落的纸币需要到人工柜台进行处理。
这些例子都表明，机器可以帮助人类解决一些问题，但还有很多问题需要人类自己解决。
从这个角度来看，这种设计模式与“训练数据”设计模式有很大不同，只不过将部分工作换成了机器学习算法，有效提升了工作效率。
这种设计模式可能会减少公司的员工数量，但也可能创造许多新的就业岗位。
主动学习模式主动学习模式是训练数据模式和人类参与的循环链模式的结合。
人类参与的循环链模型收集了大量的训练数据，可以反馈到机器学习算法中，有效提高其性能。
对于那些机器学习算法无法解决的复杂问题，人类的解决方案和想法可以为机器提供学习机会。
这也意味着，人类在解决机器无法解决的问题时，培养了一群“对手”。
同时，这些“对手”实力的增强，也大大减轻了人类的工作量，提高了工作效率。
有效推广。
过去，机器学习算法之所以没有得到有效应用，是因为不同的场景需要不同的机器算法。
机器学习算法需要定制，这需要大量资金。
受高成本影响，只有大公司才有能力引入机器学习模型并使用机器学习算法。
然而如今，随着计算能耗的不断降低以及机器学习算法产品的增多，机器学习算法的应用成本正在逐渐降低。
例如，2019年，短短一年内就有四家公司发布了云机器学习平台，为许多小企业提供了使用机器学习的机会。
总之，随着机器学习应用门槛的降低，机器学习的应用范围正在迅速扩大。