人工智能中的資料標準化：從典範形式到規範化模型

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簡介

標準化的資料表示對於開發和實施有效的人工智慧系統至關重要。這種標準化也稱為「典型形式」或「規範化模型」，可建立統一、簡化和優化的資料、演算法和結構表達。

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基於數學和電腦科學原理，這種方法在人工智慧領域中至關重要，尤其是考慮到現代科技日益複雜與整合。

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人工智能的資料標準化概念

canonical」一詞源自於「canon」的概念，表示一種廣為接受的規則或標準。在計算機科學中，「正規化」是將擁有多種可能表示形式的資料轉換為「標準」或「正規化」形式的過程[^1]。正如維基百科所解釋的，這個過程在比較不同表示法的等同性、減少重複計算或強加有意義的順序時是非常重要的[^2]。

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2025 年，隨著人工智能擴展到眾多領域，標準資料模型（或稱 Canonical Data Models - CDM）已成為重要的工具：

• 促進不同來源資料的無縫整合
• 確保不同系統和應用程式之間的互操作性
• 簡化 AI 系統內的資料處理與分析[^3]。

標準資料模型的功能是作為不同系統之間的中介，提供共通的格式，而不是依賴於系統之間直接的點對點通訊[^4]。

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現代人工智能架構的實際應用

1.資料整合與互操作性

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在現代商業系統中，整合來自不同來源的資料是一項重大挑戰。標準資料模型提供一個框架，以最簡單的形式表示實體和關係，促進異質系統之間的溝通[^5]。

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例如，線上學習應用程式可以整合來自學生註冊、課程報名和付款系統子系統的資料，每個子系統都有自己的格式和結構。標準化的範本可以以 XML、JSON 或其他協定格式定義常用欄位（學生姓名、ID、電子郵件等），大幅減少所需的資料翻譯數量[^6]。

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2.機器學習中的優化

標準化形式在許多機器學習演算法的核心優化問題中扮演重要角色。在 2025 年，最先進的人工智能模型使用統一的表達方式來處理下列問題：

• 以標準格式建構限制條件和目標函數
• 簡化計算流程
• 提高解決複雜問題的效率[^7]

3.神經網路與進階深度學習

到 2025 年，人工智能架構的演進使得「前沿」模型的推理能力和品質有了顯著的進步[^8]。根據微軟的說法，這些發展是基於應用於以下方面的標準化形式：

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• 使用權值規範化的最佳化神經網路
• 具有先進推理能力的模型，可透過類似人類思考的邏輯步驟解決複雜問題
• 透過最小化變異自由能來優化模型證據的主動推理系統[^9]。

這些標準化的方法使得大幅減少參數、提高計算效率以及更好地管理日益複雜的大數據成為可能。

4.特徵表示與降維

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標準化的表達方式也被廣泛用於以下方面：

• 將特徵表示問題轉換為矩陣接近問題
• 應用最小化技術學習結構化嵌入
• 執行降維方法，例如主成分分析 (PCA)

這些方法可以保留資料的基本特徵，同時降低計算複雜度[^10]。

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AI 軟體中標準化表述的優勢

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在人工智能中實施標準化模型具有許多優點：

1. 統一性： 提供一致的架構來表示和處理資料與演算法
2. 效率：簡化計算流程並最佳化資源利用率
3. 互操作性：提高不同系統和元件無縫協作的能力
4. 可擴充性： 便於處理複雜的資料結構和大型應用程式
5. 優化：可更有效地優化模型和演算法
6. 壓縮： 支援模型壓縮技術，這對於在資源有限的環境中實現人工智能非常重要[^11]。

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2025 年的應用：人工智能標準化的具體案例

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先進的視覺辨識

時裝業的公司使用標準化的卷積模型來自動對服裝進行分類。這些模型允許在保持高準確度的同時減少參數，使其能夠在資源有限的設備上實現[^12]。

多語言自然語言處理

銀行服務實施標準化的語言模型，用於客戶評論中的情感分析。這些表示法可有效處理方言和多語言變體，大幅提高分析的準確性[^13]。

優化供應鏈

汽車製造商在供應鏈管理中使用標準化的優化演算法。這種方法可縮短計算時間並實現即時調整，從而提高整體運營效率[^14]。

先進的醫療診斷

醫院採用決策支援系統，以標準化表達方式詮釋醫療影像。這種標準化改善了不同部門之間的互操作性，並提高了診斷的準確性，從而提供更及時和個人化的治療[^15]。

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人工智能未來的標準化趨勢

在 2025 年，我們看到人工智慧資料標準化的幾個新興趨勢：

1. 代理型人工智能：根據《麻省理工學院斯隆管理評論》，代理型人工智能（可獨立執行任務的系統）被認為是 2025 年最重要的趨勢之一。這些自主與協作系統需要標準化的表達方式，才能彼此有效溝通[^16]。
2. 更加注重非結構化數據：對生成式人工智能的興趣導致人們更加注重非結構化數據。根據最近的一項調查，94% 的人工智慧與資料領導者表示，對人工智慧的興趣正導致對資料，尤其是文字、圖像和視訊等非結構性資料的日益重視[^17]。
3. 進階推理模型：微軟和摩根史坦利所強調的具備進階推理能力的模型，使用標準化的表達方式，以類似人類思考的邏輯步驟解決複雜的問題，因此在科學、程式設計、數學和醫學等領域特別有用[^18][^19]。
4. 法規標準化：隨著歐盟人工智慧法案和其他法規的推出，標準化實務在確保人工智慧開發符合道德、透明和現行法規方面扮演越來越重要的角色[^20]。
5. 能源效率： 標準化模型有助於提高人工智能系統的能源效率，考慮到人們日益關注人工智能對環境的影響，這是一個關鍵方面[^21]。

總結

標準化的表達方式是優化系統各方面的基本方法。從資料模型到神經網路架構，這些形式提供了一個結構化、有效率且可互操作的框架，對於推進人工智慧技術至關重要。

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人工智能標準化實踐的採用正在推動製造、金融和醫療等關鍵領域的創新，幫助人工智能的發展和應用走在前列。未來的挑戰將是如何平衡快速創新與標準化和規範的需求，確保人工智能在道德原則和共同價值觀的指導下，繼續成為服務人類的工具[^22]。

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隨著這個領域的發展，研究人員、開發人員和政策制定者必須密切合作，共同塑造未來，讓標準化的人工智慧能夠充分發揮潛力，同時維持大眾的信任和信心。

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來源

[^1]: "Canonicisation - Wikipedia",https://en.wikipedia.org/wiki/Canonicalization

[^2]: "Canonical form - Wikipedia",https://en.wikipedia.org/wiki/Canonical_form

[^3]: "What Is a Canonical Data Model?CDMs Explained - BMC Software | Blogs",https://www.bmc.com/blogs/canonical-data-model/

[^4]: "Canonical model - Wikipedia",https://en.wikipedia.org/wiki/Canonical_model

[^5]: "Canonical Models & Data Architecture: Definition, Benefits, Design",https://recordlinker.com/canonical-data-model/

[^6]: "Canonical Data Models (CDMs) Explained | Splunk",https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/cdm-canonical-data-model.html

[^7]: "Data Normalization Explained: An In-Depth Guide | Splunk",https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/data-normalization.html

[^8]：「2025 年人工智能的下一步是什麼 | 麻省理工科技評論」，https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025/

[^9]: 「6 AI 趨勢，你將在 2025 年看到更多」，https://news.microsoft.com/source/features/ai/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/

[^10]: "Canonical Models: Standardising Data Representation",https://elsevier.blog/canonical-models-data-representation/

[^11]: "Canonical Data Model - Definition & Overview",https://www.snaplogic.com/glossary/canonical-data-model

[^12]: "AI in 2025: Building Blocks Firmly in Place | Sequoia Capital",https://www.sequoiacap.com/article/ai-in-2025/

[^13]: "The State of AI 2025: 12 Eye-Opening Graphs - IEEE Spectrum",https://spectrum.ieee.org/ai-index-2025

[^14]: 「AI 對醫療保健的影響將呈指數級成長」，https://stats.acsh.org/story/artificial-intelligence-in-2025-key-developments

[^15]: "AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey",https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work

[^16]：「2025 年人工智慧與資料科學的五大趨勢 | 麻省理工學院史隆管理評論」，https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/

[^17]：「2025 年與人工智慧的下一章(s) | Google Cloud 部落格」，https://cloud.google.com/transform/2025-and-the-next-chapters-of-ai。

[^18]: "5 AI Trends Shaping Innovation and ROI in 2025 | Morgan Stanley",https://www.morganstanley.com/insights/articles/ai-trends-reasoning-frontier-models-2025-tmt

[^19]: "8 AI Trends To Look Out For in 2025",https://www.synthesia.io/post/ai-trends

[^20]: "January 2025 AI Developments - Transitioning to Trump Administration | Inside Government Contracts",https://www.insidegovernmentcontracts.com/2025/02/january-2025-ai-developments-transitioning-to-the-trump-administration/

[^21]: "Request for Information on the Development of a 2025 National Artificial Intelligence (AI) Research and Development (R&D) Strategic Plan",https://www.federalregister.gov/documents/2025/04/29/2025-07332/request-for-information-on-the-development-of-a-2025-national-artificial-intelligence-ai-research

[^22]: "Request for Information on the Development of an Artificial Intelligence (AI) Action Plan",https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/06/2025-02305/request-for-information-on-the-development-of-an-artificial-intelligence-ai-action-plan