如何理解人工智能的“学习”过程？请以不少于200字、不多于300字的文字进行阐述。
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人工智能的“学习”过程，本质上是算法通过数据驱动的方式，自动调整内部参数以优化特定任务的执行效果。这一过程可以大致分为三个阶段：首先是数据的收集与预处理，这一步骤旨在构建适用于机器学习的高质量数据集，为后续的模型训练打下坚实基础；接着是模型训练阶段，期间，算法通过不断尝试预测结果与实际标签之间的差异，即损失函数，来逐步优化权重，使得模型能够更好地拟合训练数据；最后，模型需要经过验证和测试，以评估其泛化能力，即在未曾见过的新数据上的表现。在学习过程中，关键在于选择合适的算法、评估指标以及调整超参数，从而使得AI系统能够在特定应用场景中展现出优越的性能。对于监督学习而言，整个过程依赖于带有明确标签的数据；而对于无监督学习，系统则试图从无标签数据中发现潜在的结构或模式。总之，通过迭代优化，AI模型能够不断提高其智能水平，更好地完成人类赋予的任务。
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