現(xiàn)在，智能設(shè)備依 然要求我們?nèi)斯とプ龃罅渴虑?，這就意味著我們還沒(méi)有進(jìn)入無(wú)縫智能交互的領(lǐng)域。舉例來(lái) 說(shuō)，相比夜間睡眠數(shù)據(jù)集，Jawbone用于分析膳食情況的數(shù)據(jù)集相對(duì)較小。這是因?yàn)槿藗儺?dāng) 前不得不自己記錄食物，從長(zhǎng)長(zhǎng)的單子里每一次挑選一種食物。如果人們可以對(duì)煎蛋卷或薯 條等食物拍照然后再進(jìn)行圖片識(shí)別，并相應(yīng)地記錄下來(lái)，那么人們很可能會(huì)這樣去做。這是 技術(shù)公司正在探索的領(lǐng)域。2010年，技術(shù)巨頭高通公司申請(qǐng)了，這項(xiàng)可以讓使 用者通過(guò)智能手機(jī)或智能手表對(duì)設(shè)備拍照而使設(shè)備自動(dòng)匹配。一旦圖形識(shí)別工具識(shí)別了 新設(shè)備，兩個(gè)機(jī)器的接口就能自動(dòng)啟動(dòng)配置流程。這比復(fù)雜的人工配置流程要簡(jiǎn)單得多，也是許多智能手表生產(chǎn)商使用這種技術(shù)的原因。在類(lèi)似技術(shù)可以連接到食物數(shù)據(jù)庫(kù)之前，可能 還需要很長(zhǎng)時(shí)間。
智能化是未來(lái)的重要趨勢(shì)之一。甘肅院校人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
開(kāi)創(chuàng)性數(shù)字計(jì)算機(jī)ENIAC重約27 000公斤，占據(jù)了 整個(gè)房間。21世紀(jì)初生產(chǎn)的翻蓋手機(jī)（甚至不是一款智能手機(jī)）的重量是ENIAC的近12萬(wàn)分 之一，功耗約為其40萬(wàn)分之一，但性能卻是ENIAC的13 000多倍。隨著可穿戴設(shè)備將取代現(xiàn) 在我們智能手機(jī)上的大多數(shù)功能，這一轉(zhuǎn)變將繼續(xù)下去。正如在藍(lán)光時(shí)代，鐳射光盤(pán)對(duì)于我 們來(lái)說(shuō)是個(gè)古董，幾年之后，可穿戴設(shè)備也將變得非?？尚Α９雀枰呀?jīng)開(kāi)發(fā)了智能隱 形眼鏡，能夠測(cè)量佩戴者眼淚中的葡萄糖水平，并隨后將這些信息通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳遞至所連 接的智能手機(jī)。甘肅人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 排名如果想要做好人工智能，就必須有大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐。
2003年，Clippy終于被拋棄了。那一年，美國(guó)**部高級(jí)研究計(jì)劃局開(kāi)啟自己 的人工智能助手計(jì)劃，成功將人工智能助手**推上了一個(gè)新的臺(tái)階。**部高級(jí)研究計(jì)劃 局官員本想要?jiǎng)?chuàng)造一款能夠幫助指揮官處理每天收到的大量數(shù)據(jù)的人工智能助手。該智 能系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)能夠通過(guò)觀察用戶行為以及與用戶互動(dòng)，自動(dòng)學(xué)習(xí)新技巧。**部高級(jí)研究計(jì)劃 局在非營(yíng)利性研究機(jī)構(gòu)斯坦福國(guó)際研究所開(kāi)展了一項(xiàng)為期5年、有500人參加的調(diào)查，就當(dāng)時(shí)來(lái)看，這次調(diào)查是史上規(guī)模比較大的人工智能項(xiàng)目。該項(xiàng)目聚集了來(lái)自人工智能不同學(xué)科的眾 多**，所涉學(xué)科包括機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示和自然語(yǔ)言處理。**部高級(jí)研究計(jì)劃局的這項(xiàng) 計(jì)劃被稱(chēng)作“CALO”，即“能夠?qū)W習(xí)和組織的認(rèn)知助手”。。
2016年1月，F(xiàn)acebook首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格公布了新年計(jì)劃。作為世界上 比較大社交網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合創(chuàng)始人，扎克伯格的個(gè)人資產(chǎn)凈值預(yù)計(jì)為460億美元，他已經(jīng)創(chuàng)造了我 們幾輩子都創(chuàng)造不出來(lái)的財(cái)富。然而，這位年輕的創(chuàng)新者并未因此而停下前進(jìn)的腳步，他每 年都會(huì)制訂一個(gè)新年計(jì)劃，目的是“學(xué)習(xí)新東西，擴(kuò)展Facebook以外的領(lǐng)域”。早些年，扎克 伯格每個(gè)月都要讀兩本書(shū)，學(xué)習(xí)普通話，并且堅(jiān)持每天認(rèn)識(shí)一個(gè)陌生人。2016年，一切又變 得不一樣了。大量的數(shù)據(jù)建模分析，再加上機(jī)器學(xué)習(xí)的東西，才能做好人工智能。
圖靈并不是特別關(guān)心機(jī)器能否真正思考這一形而上學(xué)的問(wèn)題。在其1950年發(fā)表的文 章《計(jì)算機(jī)與智能》中，圖靈稱(chēng)這一問(wèn)題“毫無(wú)意義，不值得討論”。而他對(duì)另一個(gè)問(wèn)題則十 分感興趣，那就是如何讓機(jī)器完成那些人類(lèi)能夠完成的活動(dòng)，以顯示它們是智能的。麻省理 工學(xué)院心理分析學(xué)家兼計(jì)算機(jī)研究員雪莉·特克爾（Sherry Turkle）說(shuō)的“我們應(yīng)當(dāng)取計(jì)算機(jī) 的‘邊值’”指的就是這一點(diǎn)。然而，即使有這一附加條件，聊天機(jī)器人仍舊無(wú)法做到讓我們堅(jiān) 定地誤認(rèn)為其為人類(lèi)，就像我和Mitsuku的對(duì)話所證明的那樣。人工智能要以解決社會(huì)剛需為出發(fā)點(diǎn)。甘肅院校人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會(huì)帶動(dòng)人工智能的發(fā)展。甘肅院校人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
如果人工智能的目標(biāo)是建造可以模仿人類(lèi)智能的機(jī)器，那么擁有抽象思維能力明顯就 是第二步了。”就像上一章所提到的大多數(shù)應(yīng)用軟件一樣，計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的 項(xiàng)目是深度學(xué)習(xí)運(yùn)轉(zhuǎn)中一個(gè)令人印象深刻的案例。但是人們對(duì)它的使用方式有著不同的詮 釋。比如，城市規(guī)劃者可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)查明城市各個(gè)部分的需求詳情，如哪里需要投資， 哪里需要建立醫(yī)院或?qū)W校但不是現(xiàn)在建立（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)用途）。與此同時(shí)，汽車(chē)公司 可以利用同樣的技術(shù)自動(dòng)控制車(chē)門(mén)來(lái)鎖定你的汽車(chē)，或當(dāng)你需要時(shí)為你提供一條備選路線。甘肅院校人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
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