AI 的效果通常是通过对比初始数据和模型的预测结果来评估的。评估的指标可能因应用场景不同而不同。例如，对于图像分类任务，常用的评估指标包括精确度、召回率和 F1 值等；对于语音识别任务，常用的评估指标包括识别准确率和语音识别速度等。通过评估指标，可以衡量AI模型在输入数据上的表现，并帮助优化和提高模型的效果。

AI看做的效果是基于其训练模型的能力来判断。一般来说，AI的训练模型越好，在处理任务时表现越优秀，反之则表现越差。

例如，在图像识别任务中，AI的效果可以通过其正确识别的图像数量和错误识别的图像数量来衡量。

对于语音识别任务，则可以通过AI正确转换语音为文本的准确率来衡量其效果。总之，AI的效果取决于其使用的算法、数据质量和训练模型的优劣程度等因素。

要查看AI系统做的是什么效果，可以使用自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)技术，将输入的文本转换为可理解的格式，并使用算法来评估其性能。

以下是一些常用的方法：

1. 性能评估：可以使用各种性能指标，如准确率、召回率、F1值等来评估AI系统的性能。可以使用在线工具或API来获取这些指标，并将它们与AI系统进行比较。

2. 文本分类：将输入的文本转换为分类任务，例如文本分类或情感分析。可以使用各种NLP库，如OpenNLP或spaCy,来执行此任务。

3. 语音识别：将文本转换为语音，并使用AI系统来识别其内容。可以使用各种语音识别库，如Google Cloud语音识别API或Microsoft Azure Speech API。

4. 图像识别：将文本转换为图像，并使用AI系统来识别其内容。可以使用各种图像识别库，如Google Cloud图像识别API或Microsoft Azure图像识别API。

要查看AI系统做的是什么效果，需要将其置于不同的上下文中，并使用各种指标来评估其性能。

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