人工智能（AI）已经成为当代科技领域的主要分支，它的发展速率令人惊异。在AI的天下中，两个主要的事理是简约性和自同等性，它们对付AI的研究和运用至关主要。本文将从定义和解释这两个事理的角度出发，帮助读者更好地理解AI的实质。
简约性事理是AI系统中的一个主要原则，它指出在一个模型中，如果模型繁芜度很高，那么它很可能是拟合出了数据中的噪声，而不是特色。这是由于噪声是随机的，随着数据量的增加，它会呈现出指数级增长。而旗子暗记是有限和可预测的，随着数据量的增加，它的增长速率不会超过数据量的增长。因此，为了得到真正有用的模型的，我们须要找到一个数据量和模型繁芜度之间的平衡点。这个平衡点可以在不导致过拟合的情形下达到。为了实现这个目标，我们可以利用交叉验证、贝叶斯模型选择、Lasso回归等技能。
自同等性事理是AI系统中的另一个主要原则，它是指AI系统该当能够重复地、同等地完成一项任务，而不是每次实行任务时都产生不同的结果。自同等性的主要性在于，它可以帮助我们评估AI系统的可靠性，以及系统在不同场景下的表现。一个自同等的系统可以更快地收敛到精确结果，并且对付输入的变革更敏感。为了实现自同等性，我们须要利用一些技能，例如确定性的算法、随机化算法、以及基于神经网络的深度学习算法等。
简约性和自同等性并不是所有AI系统的基本原则，但是它们在评估AI系统的质量时非常主要。当我们评估一个AI系统时，我们须要考虑它的简约性和自同等性，由于它们可以帮助我们评估系统的好坏，以及系统在不同场景下的表现。
除了简约性和自同等性，AI系统还具有其他特色，例如可靠性、可阐明性等。个中，可靠性是指系统在相同或相似的输入下能够产生相同或相似的输出结果。可阐明性则是指系统能够对其决策和行为进行阐明，以便人们能够理解其事情事理和决策过程。
在AI系统的实际运用中，简约性和自同等性是非常主要的。例如，在自然措辞处理中，一个具有简约性和自同等性的系统可以更准确地识别文本中的词汇和语法构造，从而更准确地完成任务。在图像处理中，一个具有简约性和自同等性的系统可以更准确地识别图像中的工具和特色，从而更准确地完成任务。
总之，简约性和自同等性是AI系统中的两个主要事理。简约性可以帮助我们找到数据和模型之间的平衡点，而自同等性可以帮助我们评估系统的在不同场景下的表现。理解这两个事理可以帮助我们更好地理解和运用AI系统。同时，我们还该当关注AI系统的其他特色，例如可靠性、可阐明性等，以便更好地运用和掩护AI系统。