人工智能中的数据标准化：从规范化形式到规范化模型

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导言

标准化数据表示对于开发和实施有效的人工智能系统至关重要。这种标准化也称为 "规范化形式 "或 "规范化模型"，可创建统一、简化和优化的数据、算法和结构表示法。

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这种方法以数学和计算机科学原理为基础，在人工智能领域至关重要，尤其是考虑到现代技术的复杂性和集成度不断提高。

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人工智能中的数据标准化概念

规范化 "一词来源于 "canon "的概念，表示一种广为接受的规则或标准。在计算机科学中，"规范化 "是将具有多种可能表示形式的数据转换为 "标准 "或 "规范化 "形式的过程[^1]。正如维基百科上所解释的，在比较不同表示法的等价性、减少重复计算或强加有意义的顺序时，这一过程至关重要[^2]。

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2025 年，随着人工智能在各行各业的推广，标准数据模型（或称规范数据模型 - CDM）已成为至关重要的工具：

• 促进不同来源数据的无缝整合
• 确保不同系统和应用程序之间的互操作性
• 简化人工智能系统中的数据处理和分析[^3]。

标准数据模型可作为不同系统之间的中介，提供通用格式，而不是依赖系统之间直接的点对点通信[^4]。

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现代人工智能架构的实际应用

1.数据集成和互操作性

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在现代业务系统中，整合不同来源的数据是一项重大挑战。标准数据模型为以最简单的形式表示实体和关系提供了框架，促进了异构系统之间的通信[^5]。

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例如，在线学习应用程序可以整合来自学生注册、课程注册和支付系统子系统的数据，每个子系统都有自己的格式和结构。标准化模板可以用 XML、JSON 或其他约定格式定义通用字段（学生姓名、ID、电子邮件等），从而大大减少所需的数据翻译次数[^6]。

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2.机器学习中的优化

标准化形式在优化问题中发挥着至关重要的作用，而优化问题是许多机器学习算法的核心。2025 年，最先进的人工智能模型使用统一的表示法来处理以下问题：

• 以标准化格式构建约束条件和目标函数
• 简化计算过程
• 提高解决复杂问题的效率[^7］

3.神经网络和高级深度学习

到 2025 年，人工智能架构的发展已使 "前沿 "模型的推理能力和质量取得了显著进步[^8]。根据微软的说法，这些发展是基于应用于以下领域的标准化形式：

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• 利用权重标准化优化神经网络
• 具有高级推理能力的模型，通过类似人类思维的逻辑步骤解决复杂问题
• 通过最小化变异自由能来优化模型证据的主动推理系统[^9]。

这些标准化方法可以大大减少参数数量，提高计算效率，更好地管理日益复杂的大数据。

4.特征表示和降维

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标准化表示法还广泛应用于以下方面

• 将特征表示问题转化为矩阵邻近性问题
• 应用最小化技术学习结构化嵌入
• 采用主成分分析 (PCA) 等降维方法

这些方法既能保留数据的基本特征，又能降低计算复杂度[^10]。

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人工智能软件中标准化表述的优势

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在人工智能中实施标准化模型具有诸多优势：

1. 统一性：为数据和算法的表示和操作提供一致的框架
2. 效率：简化计算流程，优化资源利用率
3. 互操作性：提高不同系统和组件无缝协作的能力
4. 可扩展性：便于处理复杂的数据结构和大规模应用
5. 优化：更有效地优化模型和算法
6. 压缩：支持模型压缩技术，这对于在资源有限的环境中实现人工智能至关重要[^11]。

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2025 年的应用：人工智能标准化的具体案例

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高级视觉识别

时装业的公司使用标准化卷积模型对服装进行自动分类。这些模型可以在保持高精度的同时减少参数，从而在资源有限的设备上实现[^12]。

多语言自然语言处理

银行服务采用标准化语言模型对客户评论进行情感分析。这些表示法可有效处理方言和多语言变体，大大提高了分析的准确性[^13]。

优化供应链

汽车制造商使用标准化的优化算法进行供应链管理。这种方法缩短了计算时间，实现了实时调整，提高了整体运营效率[^14]。

高级医疗诊断

医院实施的决策支持系统基于标准化的医学影像解读表述。这种标准化改善了不同部门之间的互操作性，提高了诊断的准确性，从而使治疗更及时、更个性化[^15]。

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人工智能未来的标准化趋势

2025 年，我们将看到人工智能数据标准化的几个新趋势：

1. 基于代理的人工智能：根据《麻省理工学院斯隆管理评论》，基于代理的人工智能--独立执行任务的系统--被认为是 2025 年最重要的趋势之一。这些自主和协作的系统需要标准化的表述，以便彼此有效沟通[^16]。
2. 更加关注非结构化数据：对生成式人工智能的兴趣导致人们更加关注非结构化数据。根据最近的一项调查，94% 的人工智能和数据领导者表示，对人工智能的兴趣导致人们越来越关注数据，特别是文本、图像和视频等非结构化数据[^17]。
3. 高级推理模型：如微软和摩根士丹利所强调的那样，具有高级推理能力的模型使用标准化的表示方法，以类似人类思维的逻辑步骤解决复杂问题，因此在科学、编程、数学和医学等领域特别有用[^18][^19]。
4. 监管标准化：随着欧盟人工智能法案和其他立法的出台，标准化实践在确保人工智能开发符合道德、透明和现行法规方面发挥着越来越重要的作用[^20]。
5. 能源效率：标准化模型有助于提高人工智能系统的能源效率，考虑到人们越来越关注人工智能对环境的影响，这是一个至关重要的方面[^21]。

结论

标准化表示是优化系统各个方面的基本方法。从数据模型到神经网络架构，这些形式提供了一个结构化、高效和可互操作的框架，对推动人工智能技术的发展至关重要。

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人工智能标准化实践的采用正在推动制造、金融和医疗保健等关键领域的创新，有助于将人工智能的发展和应用置于最前沿。未来的挑战将是如何在快速创新与标准化和监管需求之间取得平衡，确保人工智能在道德原则和共同价值观的指导下，继续成为服务人类的工具[^22]。

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随着这一领域的不断发展，研究人员、开发人员和政策制定者必须密切合作，共同打造一个未来，让标准化人工智能能够充分发挥其潜力，同时保持公众的信任和信心。

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资料来源

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

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

[^3]: "什么是规范数据模型？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 | 麻省理工科技评论"，https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025/

[^9]: "6 AI trends you'll see more of in 2025",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]："2025 年的人工智能：基石稳固 | 红杉资本"，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]: "人工智能对医疗保健的影响将呈指数级增长"，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 年人工智能和数据科学的五大趋势 | 麻省理工学院斯隆管理评论"，https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/

[^17]："2025 年与人工智能的下一个篇章 | 谷歌云博客"，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]："2025 年 1 月的人工智能发展--向特朗普政府过渡|政府合同内幕"，https://www.insidegovernmentcontracts.com/2025/02/january-2025-ai-developments-transitioning-to-the-trump-administration/

[^21]："关于制定 2025 年国家人工智能（AI）研发（R&D）战略计划的信息征集"，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]："关于制定人工智能（AI）行动计划的信息请求"，https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/06/2025-02305/request-for-information-on-the-development-of-an-artificial-intelligence-ai-action-plan