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(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。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)。杭州圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)項(xiàng)目
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變 體，每個變體都有自己的細(xì)胞類型和不同的分子特性。現(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)元之間的互動方式。杭州圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)項(xiàng)目人工智能作為學(xué)科，經(jīng)歷了幾次大起大落。
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，我們才會認(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。
至少當(dāng)時的設(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(yùn)動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)無法展示一個沒有被手 臂舉著的啞鈴?！被ヂ?lián)網(wǎng)時代的到來，改變了全部世界。
假設(shè)我們已經(jīng)有了功能足夠強(qiáng)大的計算機(jī)，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(shí)際上缺乏所有的環(huán)路運(yùn)行信息。這是 因?yàn)?，?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(jìn)入的神經(jīng)元內(nèi)。換句話說， 你可能查看了現(xiàn)有計算機(jī)的藍(lán)圖之后就建造了一臺計算機(jī)，但你可能依然會對編寫微軟Word 程序一頭霧水。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的子學(xué)科，但很快就會單獨(dú)成立，并且會比人工智能更宏偉。武漢圖像視覺人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)工資高嗎
加快人工智能深度應(yīng)用，培育壯大人工智能產(chǎn)業(yè)，為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動能。杭州圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)項(xiàng)目
由于當(dāng)今多數(shù)人工智能系統(tǒng)都需要對之前已有的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，我們可以認(rèn)為本章 前面所有關(guān)于計算機(jī)創(chuàng)造力的例子都是將舊數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)變成新輸入。即使其結(jié)果是個新創(chuàng)意， 這個新創(chuàng)意也只是源自其接入的數(shù)據(jù)，是舊想法的迭代。這是肯定的。然而，稱這與人類創(chuàng) 作方式根本不同則是個錯誤的說法。身為人類，我們喜歡神化自己的創(chuàng)造力，將了不起的創(chuàng) 意視作是天才的靈光一現(xiàn)，憑空而生。比如，美國電子工程師哈羅德·布萊克（Harold Black）在乘船通過紐約哈德遜河去上班時想到了負(fù)反饋放大器的主意。這次靈光一現(xiàn)在布萊 克的一生中影響如此深遠(yuǎn)，以至他決定將自傳命名為“渡輪停靠之前”（Before the Ferry Docked），盡管在他去世之前這本書都不曾寫完。 杭州圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)項(xiàng)目
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