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假設(shè)我們已經(jīng)有了功能足夠強大的計算機，那么模擬數(shù)十億互動的神經(jīng)元就不再是棘手 的事了。從已經(jīng)展開的工作來看，我們知道在網(wǎng)絡(luò)里組裝數(shù)十億個神經(jīng)元并不能產(chǎn)生智能的 人類級大腦，而把數(shù)十億個傳感器放在一起至多產(chǎn)生一個功能不錯的處理器（CPU）。 秀麗隱桿線蟲這樣的神經(jīng)連接體是一個靜止的環(huán)路，實際上缺乏所有的環(huán)路運行信息。這是 因為，當(dāng)我們查看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候，有些參數(shù)隱藏在我們無法進入的神經(jīng)元內(nèi)。換句話說， 你可能查看了現(xiàn)有計算機的藍(lán)圖之后就建造了一臺計算機，但你可能依然會對編寫微軟Word 程序一頭霧水。人工智能新技術(shù)帶來哪些的新機會。蘇州智能機器人人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)場景工匠經(jīng)濟的工作可能會變得非常...

至少當(dāng)時的設(shè)想是這樣的。在Deep Dream項目中，谷歌工程師們實際上利用了生成圖 片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個有趣的怪癖。無人協(xié)助時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會變得困惑：它從谷歌的100多 億張圖片中發(fā)現(xiàn)了不尋常的關(guān)系，因而很難計算出物體的邊界。因此，谷歌給柏拉圖式物體（完美的椅子的本質(zhì)）帶上了一些不同尋常的附件，如從Deep Dream的理想化啞鈴上垂下 一條修長豐滿的胳膊，看上去就像粉紅色的長橡膠管。正如谷歌軟件工程師亞歷山大·蒙德維 特塞夫（Alexander Mordvintsev）和邁克·泰卡（Mike Tyka）在博客里寫的那樣：“雖然圖片 上有啞鈴，但是似乎沒有肌肉發(fā)達(dá)的舉重運動員把它們舉起來的話，...

隨著人工智能變得更加智能，關(guān)注創(chuàng)造力和社交智能等人類特性將變得更加重要。盡管 人工智能越來越擅長以人類的方式進行交流，并且在特定應(yīng)用程序中也展現(xiàn)了驚人的創(chuàng)造力 ，但這些仍是人類特有的技能?？ù乃f的工匠經(jīng)濟不只是指編織業(yè)。工匠經(jīng)濟指的是那些非機器驅(qū)動、非同 質(zhì)、依靠人類創(chuàng)造力和互動的產(chǎn)品的回歸。舉例來說，3D（三維）打印等技術(shù)的興起使那些 出售和配合標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的木匠們難以為繼。然而，如果木匠能夠?qū)蛻暨M行評估，了解客戶 需要的到底是柜子還是桌子，然后調(diào)整自己的工作以適應(yīng)客戶的需要，那么效果會更好。同 樣，只像兒童保姆這樣的看護工將被機器人取代，但是擁有絕妙的想法以讓客戶積極參與 的癡呆癥看護工...

隨著人工智能變得更加智能，關(guān)注創(chuàng)造力和社交智能等人類特性將變得更加重要。盡管 人工智能越來越擅長以人類的方式進行交流，并且在特定應(yīng)用程序中也展現(xiàn)了驚人的創(chuàng)造力 ，但這些仍是人類特有的技能。卡茨所說的工匠經(jīng)濟不只是指編織業(yè)。工匠經(jīng)濟指的是那些非機器驅(qū)動、非同 質(zhì)、依靠人類創(chuàng)造力和互動的產(chǎn)品的回歸。舉例來說，3D（三維）打印等技術(shù)的興起使那些 出售和配合標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的木匠們難以為繼。然而，如果木匠能夠?qū)蛻暨M行評估，了解客戶 需要的到底是柜子還是桌子，然后調(diào)整自己的工作以適應(yīng)客戶的需要，那么效果會更好。同 樣，只像兒童保姆這樣的看護工將被機器人取代，但是擁有絕妙的想法以讓客戶積極參與 的癡呆癥看護工...

1996年杰森·洛恩（Jason Lohn）加入美國國家航空航天局時31歲。他是個訓(xùn)練有素的電 子工程師，之前一直在谷歌工作，洛恩的任務(wù)是設(shè)計宇宙飛船執(zhí)行任務(wù)時使用的天線?！疤?線在宇宙中非常重要，”洛恩說，“如果沒有良好的天線系統(tǒng)，你發(fā)射的飛船可能就只是一個 造價昂貴的金屬球，因為我們沒有辦法與之交流。”天線優(yōu)化的問題在于如何建立一個帶寬 盡可能高的比較好通訊頻道，與此同時，它的體積還要充分地小。早期天線一次只能發(fā)送少量 字節(jié)的信號（兩位數(shù)）。忽然某天，夢想變成了收到來自太空的全動態(tài)視頻流。洛恩非常 清楚這個問題的復(fù)雜性，然后他想到了解決問題的辦法：為什么不把設(shè)計流程交給人工智 能？人工智能...

只有生成新穎性還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。雖然我的電影簡述生成項目可能效率很高，但它可能只是把多數(shù)編劇所面臨的難題顛倒了過來。與沒有足夠的創(chuàng)意可選不同，突然之間，我們變 得有太多的創(chuàng)意可以選擇。這仍然是個數(shù)據(jù)問題，只是反過來了而已。使人們具有創(chuàng)造力的 是識別按照正確原則處理某一創(chuàng)意的能力。1997年史蒂夫·喬布斯重回蘋果之后不久，他將創(chuàng) 新描述成否定1 000個可能創(chuàng)意的能力。“你必須精心選擇?！彼f，“實際上，我因我們沒做 那些事而感到驕傲，就如同因我們所做的事感到驕傲一樣?！眴滩妓诡I(lǐng)導(dǎo)蘋果創(chuàng)造了 iTunes、iPod、iPhone和iPad，但在此之前，他否決了幾十個他離職期間蘋果公司一直研發(fā)的 產(chǎn)品。...

擁有創(chuàng)造力很可能是一個人類仍然會對 機器保持優(yōu)勢的特質(zhì)。就像風(fēng)險資本家、軟件工程師馬克·安德森（Marc Andreessen）所認(rèn) 為的那樣，在人工智能不斷“蠶食世界”的過程中，那些需要人類創(chuàng)造力的工作很可能禁得起 自動化浪潮的沖擊。 然而，這不是說人工智能沒有創(chuàng)造力。2015年6月，谷歌公布了Deep Dream項目。這家 更關(guān)注工程而非美學(xué)的公司設(shè)立的這一研究項目十分迷人。Deep Dream是一個由人工智能 驅(qū)動的圖片生成程序，工作時它會利用谷歌耗時15年建立索引的圖片庫。幾乎可以肯定地 說，谷歌擁有歸檔了的數(shù)字化圖片，這些圖片被匯聚在一起。2001年，谷歌 已經(jīng)擁有了2.5億張建立了...

直到現(xiàn)在，神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)主要沿著兩個方向發(fā)展。一個是研究者專注于個體神經(jīng)元的微 觀研究。這取得了一些進步，但它只提供了一些有關(guān)大腦機能的有限知識，因為它忽視了發(fā) 生在神經(jīng)元周圍的大腦網(wǎng)絡(luò)活動。另一個是研究者關(guān)注大腦不同部分的宏觀皮層架構(gòu)，在大 腦皮層里，小的可分解單元可能是幾十萬個神經(jīng)元。一直以來，這種研究主要通過實際移 除部分人類大腦，并在顯微鏡下進行分析來進行。我們能夠以微創(chuàng)的方式進行這項研 究。1990年，日本物理學(xué)家小川誠二（Seiji Ogawa）和他的同事創(chuàng)立了一種腦成像技術(shù)，稱 為功能性磁共振成像，簡稱fMRI，由于能夠找出哪部分大腦對某些類型的行為負(fù)責(zé)，它創(chuàng)造 了許多令人矚目的成...

如果有人向你展示了一個你以前從未見過的設(shè)備或機器，為了從其他類似物中把它 識別出來，你可能需要一會兒工夫，但不必考慮展示它時的角度或光線條件。這是因為神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)依然是大腦技術(shù)，而非大腦真實的再創(chuàng)造。 MICrONS項目領(lǐng)導(dǎo)R. 雅各布·沃格斯坦（R. Jacob Vogelstein）表示：“當(dāng)前，多數(shù)前列算 法都是由神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)原則派生出來的，至少在相當(dāng)程度上是這樣的。但這些神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué) 原則如今已經(jīng)使用了20年、30年，甚至是50年之久了。幾十年來，神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)與機器學(xué)習(xí) 社群相互之間一直沒有多少技術(shù)轉(zhuǎn)化?！蔽指袼固拐f他希望去“彌合當(dāng)前人工智能算法與大腦 中實際發(fā)生的算法之間的鴻溝”。人工...

只有生成新穎性還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。雖然我的電影簡述生成項目可能效率很高，但它可能只是把多數(shù)編劇所面臨的難題顛倒了過來。與沒有足夠的創(chuàng)意可選不同，突然之間，我們變 得有太多的創(chuàng)意可以選擇。這仍然是個數(shù)據(jù)問題，只是反過來了而已。使人們具有創(chuàng)造力的 是識別按照正確原則處理某一創(chuàng)意的能力。1997年史蒂夫·喬布斯重回蘋果之后不久，他將創(chuàng) 新描述成否定1 000個可能創(chuàng)意的能力?！澳惚仨毦倪x擇?！彼f，“實際上，我因我們沒做 那些事而感到驕傲，就如同因我們所做的事感到驕傲一樣?！眴滩妓诡I(lǐng)導(dǎo)蘋果創(chuàng)造了 iTunes、iPod、iPhone和iPad，但在此之前，他否決了幾十個他離職期間蘋果公司一直研發(fā)的 產(chǎn)品。...

在像技術(shù)行業(yè)這樣幾乎全是年輕人的行業(yè)里，幾乎沒有人花費太多時間去考慮死亡，這 不足為奇。畢竟在這個行業(yè)里，人們21歲時就已開始二次創(chuàng)業(yè)，25歲時就成為億萬富翁，以 至史蒂夫·喬布斯曾一度擔(dān)心超過30歲的人還能否成就終身偉業(yè)。因此，在大多數(shù)硅谷“谷 民”的頭腦中，衰老和死亡都是沒影的事。 來自羅馬尼亞、曾經(jīng)是醫(yī)生的烏爾薩凱比大多數(shù)人思考的死亡問題要多。他甚至已經(jīng)將 之變成了工作。作為一家名為Eterni.me的創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人，他夜以繼日地工作，夢想著能 夠構(gòu)建出人工智能3D替身，即那些外觀、聲音和舉止就像我們死去的親朋好友一樣的數(shù)字生 物。人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)找成都深度智谷科技有限公司。深圳op...

但這同樣適用于創(chuàng)造力嗎？這依然是遙不可及的任務(wù)，還是比我們想象的更接近成功？ 甚至是現(xiàn)在就已經(jīng)出現(xiàn)了嗎？看著谷歌Deep Dream項目生成的這些圖片，我發(fā)現(xiàn)自己一直 疑惑不已：如果我在參觀倫敦泰特藝術(shù)館時看到它們，我會有什么反應(yīng)？我會立即對它們置 之不理，或者，令人尷尬地，我會努力將它們與贏得當(dāng)年特納獎的其他藝術(shù)品區(qū)分開？如果 我們知道它是由谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)作的由數(shù)據(jù)驅(qū)動的作品，我們的反應(yīng)會不會與我們認(rèn)為這是 一名人類藝術(shù)家的作品時有所不同？如果碰巧創(chuàng)作出兩幅相同的圖片：一幅由人類創(chuàng)作，另 一幅由人工智能創(chuàng)作，又將如何？我們的判斷會有所不同嗎？人工智能的發(fā)展正在愈加受到國家的關(guān)注與政策的扶持，...

過去幾十年中，一個非比尋常且雄心勃 勃的腦科學(xué)項目是2011年俄羅斯億萬富翁德米特里·伊茨科夫（Dmitry Itskov）宣布的項目。 鑒于項目的名稱為“俄羅斯2045”計劃，伊茨科夫的計劃是一項非營利性計劃，致力于實現(xiàn)生 命擴展的目標(biāo)。用該項目自己的介紹來說，“俄羅斯2045”計劃旨在“創(chuàng)造各種能夠?qū)€人品 格轉(zhuǎn)移到高級生物載體上的技術(shù)，并且延長生命，直至達(dá)到永生”。 和BRAIN計劃一樣，伊茨科夫的計劃被分解成了多個階段。第一階段要求建造能夠被人 腦控制的機器人。第二階段是開發(fā)能夠通過外科手術(shù)移植并寄存物理人腦的機器人。此后10 年，伊茨科夫計劃能夠?qū)⑷四X內(nèi)容上傳至機器人，這就意味著對人...

依據(jù)不同的人工智能技術(shù)， 以及彼此不同的創(chuàng)作規(guī)則。在我們展開論述之前，必須先準(zhǔn)確定義我所談及的創(chuàng)造力。說起 來容易做起來難。盡管我們對人類大腦所知甚多，但是人類創(chuàng)造力的根源對我們來說還是個 難解之謎。談到這個話題是1891年出版的《天才的人類》（The Man of Genius）一書， 其作者是意大利物理學(xué)家切薩雷·隆布羅索（Cesare Lombroso）。隆布羅索將極端創(chuàng)造力與 天才和瘋子聯(lián)系在一起。相關(guān)的特質(zhì)包括左撇子、結(jié)巴、獨身、早熟以及神經(jīng)質(zhì)：只有一條 可以完全地適用于計算機。神經(jīng)學(xué)家使我們距離創(chuàng)造力源自何處的答案更近了一步， 但我們依然無法找到一個準(zhǔn)確的答案?；蛟S，我們至少可以采...

早期版本的沃森大廚*生成了可食用的食材清單，隨 后這些單子交給人類廚師轉(zhuǎn)換成食譜。沃森大廚現(xiàn)在能夠自主創(chuàng)建食譜，提供食材 數(shù)量和烹飪時間方面的建議。未來10年中，人人都有一個廚房機器人并不是什么值得大驚小 怪的事，就像前面章節(jié)講述的動力機械公司做漢堡的機器人，能夠從頭到尾執(zhí)行全部流程。 你有沒有發(fā)現(xiàn)自己突然渴望某種不知道是否存在的食物，比如韓式雞肉蛋卷？沒問題！當(dāng)你 離開的時候，可以通過自己的iPhone 12設(shè)置參數(shù)，而到家的時候，食物就等你品嘗了。成為人工智能人才需要哪些能力和素質(zhì)？北京圖像視覺人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)發(fā)展假設(shè)我們已經(jīng)有了功能足夠強大的計算機，那么模擬數(shù)十億互動的神經(jīng)元就不再是棘...

我們?nèi)绾谓ㄔ爝@樣的一個大腦？簡單的答案是，就像任何一個曾 經(jīng)把鬧鐘拆開想要了解其工作原理的人，他知道這是對它的“反向設(shè)計”。這種行為就是把現(xiàn) 有軟件或硬件拆開，從而了解它的生產(chǎn)方式。一旦我們了解了它的生產(chǎn)方式，我們就可以用 同樣的方法建立一套完全相同的模型。如果我們碰巧知道它已經(jīng)建造成功，還獲取了一些輸 入和輸出的數(shù)據(jù)，我們就可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使它對本書所述的任何事做出相同的舉動。當(dāng)今時代，把大腦當(dāng)作軟件**成功的嘗試是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于對生物大腦的簡單 模仿，這些網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)變得越來越復(fù)雜，并且越來越成熟。深度智谷科技的人工智能培訓(xùn)課程包含哪些呢？鄭州人臉識別人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)合作隨著人工智...

現(xiàn)在有許多關(guān)于如何更好完成這個項目的想法。未來學(xué)家雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil） 目前被谷歌聘為工程總監(jiān)之一，他建議使用小型微觀納米機器人掃描人腦。這有點像第三章 里描述的可注射式智能設(shè)備。實現(xiàn)庫茲韋爾的愿景需要數(shù)十億個這種掃描機器人，其尺寸如 同人類的血液細(xì)胞，它甚至可以更小，從而進入大腦，通過內(nèi)部掃描來捕捉“所有的神 經(jīng)元細(xì)節(jié)”。從理論上來講，這是個好想法，但庫茲韋爾的樂觀想法一直為一些神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家所批 判。因為他這種關(guān)于人腦科學(xué)的說法就像是建議我們要增強對瀕危物種的意識，而做法則是 在雨林的建造很多公路，以便人們可以近距離觀看動物。成都深度智谷科技給大家分享一下人工智能學(xué)習(xí)要...

工匠經(jīng)濟的工作可能會變得非常“高技術(shù)個性化”，這意味著他們依靠的是人與人的 接觸。這使其很難被外包，或者被機器人或正確的算法所取代。不過，與工業(yè)革命時期的工 匠不同，如今工匠經(jīng)濟中的工人能夠使用技術(shù)增加就業(yè)機會，而不是被替代?？梢砸砸环N數(shù) 碼時代之前從未有過的方式將業(yè)務(wù)擴展，覆蓋數(shù)百萬甚至數(shù)十億人。2014年，《商業(yè)內(nèi)幕》 （Business Insider）上有這樣一則故事，一個學(xué)習(xí)能力傾向測驗（SAT）的老師在網(wǎng)絡(luò)通話工 具Skype上進行一對一教學(xué)，90分鐘收費1 500美元。即使在一個教育應(yīng)用程序和在線學(xué)習(xí)工 具十分發(fā)達(dá)的時代，這位老師還是能夠收取這么高的費用，這是因為他確實能夠提高學(xué)...

過去幾十年中，一個非比尋常且雄心勃 勃的腦科學(xué)項目是2011年俄羅斯億萬富翁德米特里·伊茨科夫（Dmitry Itskov）宣布的項目。 鑒于項目的名稱為“俄羅斯2045”計劃，伊茨科夫的計劃是一項非營利性計劃，致力于實現(xiàn)生 命擴展的目標(biāo)。用該項目自己的介紹來說，“俄羅斯2045”計劃旨在“創(chuàng)造各種能夠?qū)€人品 格轉(zhuǎn)移到高級生物載體上的技術(shù)，并且延長生命，直至達(dá)到永生”。 和BRAIN計劃一樣，伊茨科夫的計劃被分解成了多個階段。第一階段要求建造能夠被人 腦控制的機器人。第二階段是開發(fā)能夠通過外科手術(shù)移植并寄存物理人腦的機器人。此后10 年，伊茨科夫計劃能夠?qū)⑷四X內(nèi)容上傳至機器人，這就意味著對人...

未來幾年，隨著個人信息泄露到人工智能系統(tǒng)中， 這種曾經(jīng)模糊的輪廓將日益類似于精細(xì)的素描，甚至是逼真的油畫。就像我們在第三章所看 到的，這種知識將會重新配置和優(yōu)化我們周圍的世界。你的家門或者所住的酒店房門將只在 你走近之時為你打開。你從未駕駛過的租賃汽車將自動調(diào)節(jié)以滿足你的偏好設(shè)置。恒溫器將 深知你喜歡的溫度并自動調(diào)節(jié)，以便提高不同時間的效率。 這不只是采集更多數(shù)據(jù)的問題，而是由億萬人常規(guī)記錄的全新、不同類型的細(xì)粒度數(shù)據(jù)。成都深度智谷科技公司人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)課開課啦！南京圖像分割人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)機構(gòu)直到現(xiàn)在，神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)主要沿著兩個方向發(fā)展。一個是研究者專注于個體神經(jīng)元的微 觀研究。這取得了...

事實上，人工創(chuàng)造力是人工智能面臨的**重要的問題之一。谷歌的Deep Dream項目是 否算是藝術(shù)領(lǐng)域或許不能引起所有人的興趣，但創(chuàng)造力的其他含義卻影響重大。1949年，享 有盛譽的英國神經(jīng)外科醫(yī)生杰弗里·杰弗遜爵士（Sir Geoffrey Jefferson）曾如此爭辯：“只有 機器由于創(chuàng)作樂符的想法和情緒偶然降臨而創(chuàng)作出一首交響樂或協(xié)奏曲時，我們才會認(rèn)同機 器等同人腦?！比绻麢C器能夠做到，我們是否應(yīng)該認(rèn)為它有智能？ 沒有什么話題比機器可能有創(chuàng)造力的想法更引人驚愕。批評者的典型論據(jù)是藝術(shù)是由情 緒而非智慧創(chuàng)造的。人工智能將會替代更多的工作，還是會創(chuàng)造更多就業(yè)機會？天津智能機器人人工智能零基...

谷歌通常使用自己的圖片識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖片歸類，而不必由人工完成。比如，谷歌相 冊允許用戶輸入如“摩天大樓”或“畢業(yè)”等搜索關(guān)鍵詞，隨后其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會立即開始查找高大 的塊狀建筑或?qū)W位帽。利用Deep Dream，谷歌團隊設(shè)想，通常用于分類和識別圖片的流程 也可以用于從無到有地生成圖片。這個設(shè)想是這樣的，在從每一個可能的角度查看了幾十萬 把不同的椅子之后，谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該不僅能夠識別椅子，而且還能再現(xiàn)一張完美的柏拉 圖式椅子：本·斯蒂勒（Ben Stiller）主演的《德里克·祖蘭德》（Derek Zoolander）中的人物 可能會將之稱為“椅子的本質(zhì)”。與其說這種再現(xiàn)是基于看到的某把具體椅子...

工匠經(jīng)濟的工作可能會變得非?！案呒夹g(shù)個性化”，這意味著他們依靠的是人與人的 接觸。這使其很難被外包，或者被機器人或正確的算法所取代。不過，與工業(yè)革命時期的工 匠不同，如今工匠經(jīng)濟中的工人能夠使用技術(shù)增加就業(yè)機會，而不是被替代。可以以一種數(shù) 碼時代之前從未有過的方式將業(yè)務(wù)擴展，覆蓋數(shù)百萬甚至數(shù)十億人。2014年，《商業(yè)內(nèi)幕》 （Business Insider）上有這樣一則故事，一個學(xué)習(xí)能力傾向測驗（SAT）的老師在網(wǎng)絡(luò)通話工 具Skype上進行一對一教學(xué)，90分鐘收費1 500美元。即使在一個教育應(yīng)用程序和在線學(xué)習(xí)工 具十分發(fā)達(dá)的時代，這位老師還是能夠收取這么高的費用，這是因為他確實能夠提高學(xué)...

20世紀(jì)80年代，貝爾通訊研 究所的一位名叫托馬斯·蘭道爾（Thomas Landauer）的研究員進行了一系列實驗，旨在找出 人類一生中能記住多少事。這些實驗包括要求人們看圖片以及聽單詞、句子和音樂片段。過 了數(shù)分鐘或數(shù)天后，蘭道爾去測試參與者能夠記起多少內(nèi)容。通常采用多選問題來進行測 試。盡管他的估計無法面面俱到，但他推斷，一般人每秒大致可以存儲2比特的信息。人的 一生可以記憶總共109比特（約數(shù)百兆字節(jié)）的信息。鑒于我撰寫本書所用的計算機已經(jīng)存 儲了3兆兆字節(jié)的信息，根據(jù)蘭道爾的計算，即使再低端的個人電腦也可以存貯數(shù)千個人類頭腦文件。英文不好也能學(xué)習(xí)人工智能，還可以順便提高一下英文水平。...

在某種程度上，人人都具有創(chuàng)造 力，雖然并不是所有的個人創(chuàng)造力都擁有相同的社會價值。比如，孩子想出的對于他們而言 是新穎的想法，但這個想法通常是人人所熟知的。父母采取獎勵這種行為，因為“獎勵”展現(xiàn) 了他們的孩子在學(xué)習(xí)，但小湯米學(xué)會了如何開門或?qū)憯?shù)字8就不太可能持續(xù)吸引公眾，因為 這些事大家早已熟視。同樣的例子，我可以告訴你我早有關(guān)于觸屏智能手機及其應(yīng)用商店的 創(chuàng)意，但除非我能證明我的想法早于蘋果公司，不然蘋果的律師不可能為此睡不著覺。人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)找成都深度智谷科技有限公司。天津圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)內(nèi)容只有生成新穎性還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。雖然我的電影簡述生成項目可能效率很高，但它可能只是把多數(shù)編...

經(jīng)過數(shù)百次生成，算法給出的結(jié)果看起來像個錯誤。洛恩稱其設(shè)計類似一個“曲別 針”。他備感失望，就像信誓旦旦保證朋友可以勝任工作，卻看到他酗酒并醉倒在 桌子上一樣。然而，洛恩忠誠地制造了一臺實體原型機，并將它送到了測試室。原型機比他 所見到的其他所有解決方案都要出色。隨后的設(shè)計也是同樣的結(jié)果，但是由于它們包括的不 必要元素過多，洛恩深感茫然，不知道如何解釋它們?yōu)槭裁纯梢怨ぷ鞯眠@樣順利?！白鳛楣こ處?，我們通常能理解計算機設(shè)計的一兩個方面，但我們卻不理解設(shè)計的其他 部分?！彼f，“如果使用進化算法對天線進行優(yōu)化，我只有50%的可能可以準(zhǔn)確解釋它做出 選擇的理由。其余情況下，對我們來說，計算機設(shè)計是不能...

通常，谷歌會修正“這類訓(xùn)練事故”。但是對于Deep Dream，谷歌決定從相反的方向開 始。其結(jié)果是帶來了超現(xiàn)實的圖景，而這似乎更應(yīng)該感謝薩爾瓦多·達(dá)利（Salvador Dal）和 H. P. 洛夫克拉芙特（H. P. Lovecraft），而不是谷歌的聯(lián)合創(chuàng)始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林。 谷歌團隊讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重點關(guān)注其發(fā)現(xiàn)的所有異?，F(xiàn)象。由于接到的指令是極度重視在每張圖 片中發(fā)現(xiàn)的元素，Deep Dream創(chuàng)造出了奇妙的夢幻之旅。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收到圖片，并按要求對 其分類，隨后再加入細(xì)節(jié)，就會陷入了一個陌生但迷人的反饋回路。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的驅(qū)動力，釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能...

利用全息技術(shù)，人工智能甚至能夠使適應(yīng)時代的甲殼蟲樂隊在舞臺上表演他們的新作 品。這樣的事情實實在在地發(fā)生過，2014年的公告牌音樂頒獎典禮上，邁克爾·杰克遜 （Michael Jackson）被“復(fù)活”登場，表演了他去世后發(fā)布的打榜歌曲《節(jié)奏的奴隸》（Slave to the Rhythm），與之同臺的則是一群充滿激情的伴舞人員。設(shè)想一下，同樣地將甲殼蟲樂 隊解散后的成員約翰（John）、喬治（George）和林格（Ringo）重新聚在一起，唱一首他們 不曾創(chuàng)作但可以在1967年創(chuàng)作的歌曲將會怎樣。運用利奧爾·沙米爾的算法展示甲殼蟲音樂風(fēng) 格在他們活躍的10年間的變化方式，或許我們就能夠預(yù)測甲...

如果有人向你展示了一個你以前從未見過的設(shè)備或機器，為了從其他類似物中把它 識別出來，你可能需要一會兒工夫，但不必考慮展示它時的角度或光線條件。這是因為神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)依然是大腦技術(shù)，而非大腦真實的再創(chuàng)造。 MICrONS項目領(lǐng)導(dǎo)R. 雅各布·沃格斯坦（R. Jacob Vogelstein）表示：“當(dāng)前，多數(shù)前列算 法都是由神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)原則派生出來的，至少在相當(dāng)程度上是這樣的。但這些神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué) 原則如今已經(jīng)使用了20年、30年，甚至是50年之久了。幾十年來，神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)與機器學(xué)習(xí) 社群相互之間一直沒有多少技術(shù)轉(zhuǎn)化?！蔽指袼固拐f他希望去“彌合當(dāng)前人工智能算法與大腦 中實際發(fā)生的算法之間的鴻溝”。“人...

我們?nèi)绾谓ㄔ爝@樣的一個大腦？簡單的答案是，就像任何一個曾 經(jīng)把鬧鐘拆開想要了解其工作原理的人，他知道這是對它的“反向設(shè)計”。這種行為就是把現(xiàn) 有軟件或硬件拆開，從而了解它的生產(chǎn)方式。一旦我們了解了它的生產(chǎn)方式，我們就可以用 同樣的方法建立一套完全相同的模型。如果我們碰巧知道它已經(jīng)建造成功，還獲取了一些輸 入和輸出的數(shù)據(jù)，我們就可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使它對本書所述的任何事做出相同的舉動。當(dāng)今時代，把大腦當(dāng)作軟件**成功的嘗試是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?；趯ι锎竽X的簡單 模仿，這些網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)變得越來越復(fù)雜，并且越來越成熟。數(shù)學(xué)是人工智能的基礎(chǔ)，機器學(xué)習(xí)是當(dāng)下人工智能的重點。深圳人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)場景至少當(dāng)時...