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?！比绻麢C(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。成都深度智谷科技給大家分享一下人工智能學(xué)習(xí)要點(diǎn)。長沙python人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
如果有人向你展示了一個(gè)你以前從未見過的設(shè)備或機(jī)器，為了從其他類似物中把它 識(shí)別出來，你可能需要一會(huì)兒工夫，但不必考慮展示它時(shí)的角度或光線條件。這是因?yàn)樯窠?jīng) 網(wǎng)絡(luò)依然是大腦技術(shù)，而非大腦真實(shí)的再創(chuàng)造。 MICrONS項(xiàng)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(jī)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(shí)際發(fā)生的算法之間的鴻溝”。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)崗位在人工智能研究的早期，就有 AI 和 IA之分。
在2004年的電影《機(jī)械公敵》（I, Robot）中有一個(gè)絕妙的場景，威爾·史密斯（Will Smith）扮演的主角有一段關(guān)于計(jì)算機(jī)的創(chuàng)造力的對白：“機(jī)器人能創(chuàng)作交響樂嗎？”他問 道：“機(jī)器人能在畫布上繪出美麗的杰作嗎？”與之對話的機(jī)器人反詰道：“你能嗎？” 乍一看，“機(jī)器是否具有創(chuàng)造力”這一問題并不是特別重要。與本書提到的其他問題（比 如未來的就業(yè)情況或人工智能醫(yī)療）相比，很容易把它當(dāng)成一個(gè)小問題。這個(gè)問題是谷歌兩 位軟件工程師在周五下午喝啤酒聊天時(shí)無意談到的。
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(shí)間方面的建議。未來10年中，人人都有一個(gè)廚房機(jī)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(dòng)力機(jī)械公司做漢堡的機(jī)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(shí)候，可以通過自己的iPhone 12設(shè)置參數(shù)，而到家的時(shí)候，食物就等你品嘗了。數(shù)學(xué)是人工智能的基礎(chǔ)，機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)下人工智能的重點(diǎn)。
至少當(dāng)時(shí)的設(shè)想是這樣的。在Deep Dream項(xiàng)目中，谷歌工程師們實(shí)際上利用了生成圖 片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)有趣的怪癖。無人協(xié)助時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)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(jì)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(yùn)動(dòng)員把它們舉起來的話，啞鈴圖片就顯得不完 整。在這種情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法徹底提取啞鈴的本質(zhì)，或許它永遠(yuǎn)無法展示一個(gè)沒有被手 臂舉著的啞鈴。”人工智能到底是天使還是惡魔，還是雙刃劍。杭州圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)價(jià)格費(fèi)用
學(xué)科交叉如此廣的人工智能，該如何入門呢？長沙python人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
利用全息技術(shù)，人工智能甚至能夠使適應(yīng)時(shí)代的甲殼蟲樂隊(duì)在舞臺(tái)上表演他們的新作 品。這樣的事情實(shí)實(shí)在在地發(fā)生過，2014年的公告牌音樂頒獎(jiǎng)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(tái)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(duì)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(huì)怎樣。運(yùn)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)測甲殼蟲在1975年、1983年甚至創(chuàng)作的歌曲。長沙python人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
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