目前工匠經(jīng)濟(jì)的另一個(gè)例子就是網(wǎng)絡(luò)商店Etsy，人們可以在這里出售手工制品或老式產(chǎn) 品。Etsy在2005年問世，目前提供超過2 900萬件不同的手工珠寶、陶器、服裝和其他物品。 2014年，該網(wǎng)站的商品銷售總額達(dá)到19.3億美元，其中大部分都流進(jìn)了賣家的口袋。有的賣 家借著手工制品的熱度取得了不可思議的成功，每月能賺數(shù)千美元。雖然該網(wǎng)站取得了成 功，但人們?nèi)詫Ｗ⒂谑止ぶ破?。?dāng)人們知道一位Etsy店鋪的老板每月靠賣中國批量生產(chǎn)的發(fā) 箍和護(hù)腿能賺70 000美元的時(shí)候，社區(qū)中立即產(chǎn)生了一陣*動(dòng)。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。廣州圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)難嗎
在某種程度上，人人都具有創(chuàng)造 力，雖然并不是所有的個(gè)人創(chuàng)造力都擁有相同的社會(huì)價(jià)值。比如，孩子想出的對于他們而言 是新穎的想法，但這個(gè)想法通常是人人所熟知的。父母采取獎(jiǎng)勵(lì)這種行為，因?yàn)椤蔼?jiǎng)勵(lì)”展現(xiàn) 了他們的孩子在學(xué)習(xí)，但小湯米學(xué)會(huì)了如何開門或?qū)憯?shù)字8就不太可能持續(xù)吸引公眾，因?yàn)?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(jī)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。武漢神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)缺人嗎成都深度智谷科技交你如何通過學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)。
直到現(xiàn)在，神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)主要沿著兩個(gè)方向發(fā)展。一個(gè)是研究者專注于個(gè)體神經(jīng)元的微 觀研究。這取得了一些進(jìn)步，但它只提供了一些有關(guān)大腦機(jī)能的有限知識(shí)，因?yàn)樗鲆暳税l(fā) 生在神經(jīng)元周圍的大腦網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)。另一個(gè)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(gè)神經(jīng)元。一直以來，這種研究主要通過實(shí)際移 除部分人類大腦，并在顯微鏡下進(jìn)行分析來進(jìn)行。我們能夠以微創(chuàng)的方式進(jìn)行這項(xiàng)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就。
事實(shí)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(xiàng)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(yù)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(jī)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(shí)，我們才會(huì)認(rèn)同機(jī) 器等同人腦。”如果機(jī)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(jī)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。人工智能的發(fā)展正在愈加受到國家的關(guān)注與政策的扶持，其發(fā)展進(jìn)入新階段，成為國際競爭的新焦點(diǎn)。
擁有創(chuàng)造力很可能是一個(gè)人類仍然會(huì)對 機(jī)器保持優(yōu)勢的特質(zhì)。就像風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)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(xiàng)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(xiàng)目十分迷人。Deep Dream是一個(gè)由人工智能 驅(qū)動(dòng)的圖片生成程序，工作時(shí)它會(huì)利用谷歌耗時(shí)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2.5億張建立了索引且可供用戶搜索的圖片。2005年，這個(gè)數(shù)字增至10億，截至 2010年，該索引數(shù)量再次飛躍，達(dá)到了100億。到現(xiàn)在，這個(gè)數(shù)字應(yīng)該遠(yuǎn)勝以往。人工智能應(yīng)用非常多，目前金融、汽車、零售、大健康、安防、教育等領(lǐng)域都有涉及。上海tensorflow人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)課程
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在現(xiàn) 在，神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家已經(jīng)大致了解了大腦神經(jīng)元的作用是什么，以及它們是如何與其他神經(jīng) 元相互交流的，但他們?nèi)匀粺o法明確地說出實(shí)際交流的是什么。神經(jīng)元有上百乃至上千個(gè)變 體，每個(gè)變體都有自己的細(xì)胞類型和不同的分子特性?，F(xiàn)在，我們?nèi)匀徊恢酪还灿卸嗌俜N 神經(jīng)元，或者每種神經(jīng)元的電學(xué)或結(jié)構(gòu)屬性是什么。我們也不知道大腦采用什么格式進(jìn)行編 碼。我們知道計(jì)算機(jī)使用JPEG和GIF等文件格式為圖片進(jìn)行編碼，或者DOC和TXT格式為文 本文件進(jìn)行編碼。理解大腦意味著不僅要理解單個(gè)神經(jīng)元的工作方式，也要理解與它們并行的作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一部分的其他神經(jīng)元之間的互動(dòng)方式。廣州圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)難嗎
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