请解释一下人工智能中的过拟合概念，
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过拟合是指在机器学习和统计学习中，模型在训练数据上表现很好，但在验证数据或测试数据上表现差的现象。它发生于模型过度学习训练数据中的细节和噪声，以至于这些不具有泛化性的特征也成了模型的一部分，导致对新数据的预测性能下降。过拟合通常发生在模型过于复杂时，比如在训练数据量不足或者模型参数量过多而样本量过少的情况下。为了避免过拟合，常用的方法包括增加训练数据、使用正则化技术（如L1和L2正则化）、减少模型复杂度或者使用交叉验证等。简单来说，过拟合就是模型学会了训练数据中的“陷阱”，而不是真正学会解决问题的“规律”。
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