AI的设计原理可以概括为以下几点：

数据驱动： AI系统需要大量的数据来进行训练和学习，从而提高其性能和准确性。

算法模型： AI系统需要使用适当的算法模型来处理数据并生成预测结果。常用的算法包括神经网络、决策树、支持向量机等。

自我调整： AI系统需要能够自我调整和优化，以使其在处理不同类型的数据时能够更好地适应和表现。

人机交互： AI系统需要与人类用户进行良好的人机交互，以便他们能够有效地将AI技术应用于实际场景中。

安全可靠： AI系统需要具备安全和可靠性，以避免对人类和环境造成潜在的威胁和风险。

总体而言，AI的设计需要考虑到数据、算法、自我调整、人机交互和安全可靠等方面，以确保AI系统的高效性、准确性和实用性。

来自ChatGPT

通过大量的数据对算法进行训练

如果你是单纯指的ChatGPT，可以搜索一下“多模态”。相关论文很多，如果有点专业知识，你会发现算法什么的都不算非常神奇。

不过能达到当前这个效果就很玄学了，当前什么AI啊，深度学习啊，都还停留在知其然不知其所以然的局面，就是通过实验发现这个方法可行，但是为什么这么做可行，很难说清楚。

数值拟合、聚类、神经网络、特征筛选。我也不太会，就了解这些。。。

变换，滤波

近十年的原理是模拟人的大脑，当然只能模拟出很浅的神经网络，十年前是支持向量机的天下，就是概率论和统计学的运用。