# 瞭解人工智慧軟體中「Canonical」的意義

> 為什麼 AI 系統很難整合不同來源的資料？因為缺乏標準化。Canonical Data Models (CDM) 可建立統一的表達方式，大幅減少系統之間必要的翻譯。具體應用：時尚領域的視覺識別、銀行業的多語言 NLP、汽車業的供應鏈優化、醫療診斷。優點：統一性、運算效率、互通性、可擴展性。2025 年趨勢：基於代理的人工智慧需要標準化的表達方式，以便在自主代理之間進行溝通。

Source: https://www.electe.net/tc/post/comprendere-il-significato-di-canonico-nel-software-di-intelligenza-artificiale

Site guide: https://www.electe.net/tc/llms.txt

## 人工智能中的資料標準化：從典範形式到規範化模型

## 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。

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。

## 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\[^2\]。

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：

- 促進來自不同來源資料的無縫整合
- 確保不同系統與應用程式之間的互通性
- 簡化人工智慧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\[^4\]。

## 現代人工智能架構的實際應用

### 1.資料整合與互操作性

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\[^5\]。

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\[^6\]。

### 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：

- 以標準化格式建構限制條件與目標函數
- 簡化運算流程
- 提升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：

- 利用權重正規化最佳化的神經網路
- 具備進階推理能力的模型，透過類似人類思維的邏輯步驟解決複雜問題
- 透過最小化變分自由能來最佳化模型證據的主動推論系統\[^9\]

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

標準化的表達方式也被廣泛用於以下方面：

- 將特徵表示問題轉化為矩陣鄰近性問題
- 運用最小化技術學習結構化嵌入
- 實作降維方法，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\[^10\]。

## AI 軟體中標準化表述的優勢

在人工智能中實施標準化模型具有許多優點：

1. **一致性**：提供一致的框架來表示與操作資料及演算法
2. **效率**：簡化運算流程並最佳化資源使用
3. **互通性**：提升不同系統與元件無縫協作的能力
4. **可擴展性**：促進複雜資料結構與大規模應用程式的管理
5. **最佳化**：讓模型與演算法能更有效地最佳化
6. **壓縮**：支援模型壓縮技術，這對在資源有限的環境中部署人工智慧至關重要\[^11\]

## 2025 年的應用：人工智能標準化的具體案例

### 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\[^15\]。

## 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. **代理型人工智慧**：根據MIT Sloan Management Review的報導，代理型人工智慧——能獨立執行任務的系統——被視為2025年最重要的趨勢之一。這些自主且具協作能力的系統需要標準化的表示方式，才能有效相互溝通\[^16\]。
2. **更加聚焦於非結構化資料**：對生成式人工智慧的興趣，帶動了對非結構化資料的更多關注。根據近期一項調查，94%的人工智慧與資料領域領導者表示，對人工智慧的興趣正促使人們更加關注資料，尤其是文字、圖片與影片等非結構化資料\[^17\]。
3. **進階推理模型**：正如Microsoft與Morgan Stanley所強調的，具備進階推理能力的模型運用標準化表示方式，透過類似人類思維的邏輯步驟解決複雜問題，使其在科學、程式設計、數學與醫學等領域特別實用\[^18\]\[^19\]。
4. **法規標準化**：隨著EU AI Act及其他法規的推出，標準化實務在確保人工智慧發展符合道德、透明並遵循現行法規方面，正扮演著日益重要的角色\[^20\]。
5. **能源效率**：標準化模型正有助於提升人工智慧系統的能源效率，考量到人們對人工智慧環境影響的憂慮日益增加，這是至關重要的一環\[^21\]。

## 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。

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\[^22\]。

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。

## 來源

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

\[^2\]: "Canonical form - Wikipedia", [https://en.wikipedia.org/wiki/Canonical\_form](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/](https://www.bmc.com/blogs/canonical-data-model/)

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

\[^5\]: "Canonical Models & Data Architecture: Definition, Benefits, Design", [https://recordlinker.com/canonical-data-model/](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](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](https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/data-normalization.html)

\[^8\]: "What's next for AI in 2025 | MIT Technology Review", [https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025/](https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/data-normalization.html)

\[^9\]: "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/](https://news.microsoft.com/source/features/ai/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/)

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

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

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

\[^14\]: "AI's impact on healthcare is poised for exponential growth", [https://stats.acsh.org/story/artificial-intelligence-in-2025-key-developments](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](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work)

\[^16\]: "Five Trends in AI and Data Science for 2025 | MIT Sloan Management Review", [https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/](https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/)

\[^17\]: "2025 and the Next Chapter(s) of AI | Google Cloud Blog", [https://cloud.google.com/transform/2025-and-the-next-chapters-of-ai](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](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](https://www.synthesia.io/post/ai-trends)

\[^20\]: "January 2025 AI Developments – Transitioning to the Trump Administration | Inside Government Contracts", [https://www.insidegovernmentcontracts.com/2025/02/january-2025-ai-developments-transitioning-to-the-trump-administration/](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](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](https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/06/2025-02305/request-for-information-on-the-development-of-an-artificial-intelligence-ai-action-plan)