通常，谷歌會修正“這類訓練事故”。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，而這似乎更應該感謝薩爾瓦多·達利（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)絡重點關(guān)注其發(fā)現(xiàn)的所有異常現(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)絡收到圖片，并按要求對 其分類，隨后再加入細節(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**和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，創(chuàng)造新的強大引擎。重慶NLP人工智能零基礎培訓項目
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。“作為工程師，我們通常能理解計算機設計的一兩個方面，但我們卻不理解設計的其他 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，計算機設計是不能被理解的。但是它能正常工作， 而作為工程師，我們**終關(guān)注的是讓一切正常工作?！鄙虾ＵZ音識別人工智能零基礎培訓工資高嗎在人工智能研究的早期，就有 AI 和 IA之分。
判斷工匠經(jīng)濟中哪項任務具有長久性的商業(yè)意識需要反復試驗。這些任務可能出現(xiàn)在那 些重視非機器操作的不規(guī)范行為的領域，例如為客戶提供定制服務的私人教練，或不只計 算數(shù)字的管理者。然而在其他領域，我們不愿意將之前交給機器的任務歸還人類。沒有人會 希望他們的汽車是由人造出來的而不是機器。人們更不能接受高速公路上高速行駛的汽車發(fā) 生不按規(guī)則行駛。 為了應對這一范式的轉(zhuǎn)換，我們還需要更好地訓練下一代。目前，教育深陷于工業(yè)** 的范式之中，這一范式已經(jīng)持續(xù)了100多年。在一個“工廠奴隸”的時代，學校教育被比喻成 創(chuàng)造相同的T型福特車的傳送帶。標準化課程用來教學生特定的技巧，讓他們走上工作場所中預先規(guī)定好的崗位。這一標準化假設學生學習的技術(shù)不會變化，他們一生都可以使用。然 而，在這個世界中，習得的技巧通常在10年內(nèi)就會被淘汰，這意味著人的一生都要不斷學習 和進行自我評價。在一個智能手機都能上網(wǎng)的年代，我們還需要質(zhì)問為什么要通過毫無啟發(fā) 性的機械教學在學生的頭腦中存儲大量信息。
利用全息技術(shù)，人工智能甚至能夠使適應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 格在他們活躍的10年間的變化方式，或許我們就能夠預測甲殼蟲在1975年、1983年甚至創(chuàng)作的歌曲。人工智能作為學科，經(jīng)歷了幾次大起大落。
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)，我們就可以訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，使它對本書所述的任何事做出相同的舉動。當今時代，把大腦當作軟件**成功的嘗試是深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡?；趯ι锎竽X的簡單 模仿，這些網(wǎng)絡已經(jīng)變得越來越復雜，并且越來越成熟。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)展進入新階段，成為國際競爭的新焦點。上海語音識別人工智能零基礎培訓工資高嗎
人工智能的高級階段是什么樣子的？重慶NLP人工智能零基礎培訓項目
谷歌通常使用自己的圖片識別神經(jīng)網(wǎng)絡將圖片歸類，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)絡應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，不如說谷歌將 其所知道的椅子的一切信息提煉后創(chuàng)造了一把新的椅子。重慶NLP人工智能零基礎培訓項目
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