AI系统询问不同人群以获取信息的过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集：首先，AI系统需要收集大量的数据。这些数据可以来自公开的数据库、社交媒体、新闻网站等。通过爬虫技术，AI系统可以从这些渠道中抓取大量的文本数据。
2. 数据预处理：收集到的数据通常需要进行预处理，包括清洗、去重、分词等操作。这些操作可以帮助AI系统更好地理解和处理数据。
3. 特征提取：在预处理后的数据中，AI系统需要提取出有用的特征。这些特征可以是关键词、情感倾向、主题等。通过自然语言处理（NLP）技术，AI系统可以从文本中提取出这些特征。
4. 模型训练：有了特征之后，AI系统需要将这些特征输入到一个机器学习模型中进行训练。常见的模型有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、深度学习等。通过训练，模型可以学习到如何从文本中提取出有用的信息。
5. 信息抽取：训练好的模型可以用于从文本中抽取信息。这个过程通常被称为信息抽取（Information Extraction, IE）。信息抽取的目标是从文本中提取出结构化的信息，如实体、关系、属性等。
6. 信息整合：信息抽取后，AI系统需要将抽取出来的信息整合起来，形成一个完整的知识图谱。这个知识图谱可以用于后续的问答、推荐等任务。
7. 用户交互：最后，AI系统可以通过与用户的交互来获取更多的信息。例如，当用户提出问题时，AI系统可以根据用户的问题和已有的知识图谱来回答用户。
8. 持续优化：为了提高信息抽取的准确性和效率，AI系统需要不断地优化自己的模型和算法。这可能包括调整模型参数、使用更先进的算法、引入新的数据等。
9. 隐私保护：在收集和使用用户数据的过程中，AI系统需要遵守相关的隐私保护法规。例如，对于敏感信息，AI系统需要采取加密、匿名化等措施来保护用户的隐私。
10. 多模态融合：除了文本数据外，AI系统还可以结合其他类型的数据，如图像、声音等，来获取更多信息。例如，在问答系统中，AI系统可以通过分析图像来理解问题的背景；在推荐系统中，AI系统可以通过分析声音来了解用户的情绪和需求。
