AI（人工智能）可以通过深度学习和机器学习算法来学习如何将两个角同时向内收缩。以下是详细步骤：
1. 数据收集：首先，需要收集大量的图像数据，这些数据应该包含各种形状的角，包括直线、曲线、凹角等。这些图像应该具有足够的多样性，以便训练模型能够识别出各种不同角度的角。
2. 特征提取：接下来，需要从每个图像中提取角的特征。这可以通过使用计算机视觉技术来实现，例如边缘检测、角点检测等。这些特征可以帮助模型识别出角的形状和位置。
3. 训练模型：然后，可以将提取到的特征输入到一个深度学习模型中进行训练。这个模型可以是一个卷积神经网络（CNN），它已经被证明在图像识别任务上非常有效。通过训练，模型将学会识别出不同类型的角，并能够将它们与相应的标签关联起来。
4. 测试和优化：在训练完成后，可以使用测试数据集对模型进行评估。如果模型的性能不佳，可以进行进一步的优化和调整。这可能包括改变模型的结构、参数或使用不同的训练方法。
5. 预测新图像：一旦模型经过充分训练，就可以使用它来预测新的角的位置。这可以通过将新图像的特征输入到训练好的模型中来实现。模型将输出一个概率分布，表示每个角的可能位置。这个概率分布可以用来确定哪个角最有可能出现在新图像中。
6. 应用：最后，可以将这个模型应用于实际场景中，以自动检测和修复图像中的角问题。例如，在医学图像分析中，可以使用这个模型来自动检测和修正图像中的异常角；在工业自动化中，可以使用这个模型来自动检测和修正生产线上的角变形问题。
通过以上步骤，AI可以成功地将两个角同时向内收缩。这个过程不仅依赖于深度学习和机器学习技术，还依赖于大量的数据和有效的模型训练。随着技术的不断发展，我们可以期待未来会有更多高效、准确的角识别和修复方法出现。
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