通常，谷歌會修正“這類訓(xùn)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(shí)的圖景，而這似乎更應(yīng)該感謝薩爾瓦多·達(dá)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(tuán)隊(duì)讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)關(guān)注其發(fā)現(xiàn)的所有異?，F(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(luò)收到圖片，并按要求對 其分類，隨后再加入細(xì)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(qiáng)大引擎。重慶NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)項(xiàng)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(shè)計(jì)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(shí)體原型機(jī)，并將它送到了測試室。原型機(jī)比他 所見到的其他所有解決方案都要出色。隨后的設(shè)計(jì)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?！白鳛楣こ處?，我們通常能理解計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的一兩個方面，但我們卻不理解設(shè)計(jì)的其他 部分?！彼f，“如果使用進(jìn)化算法對天線進(jìn)行優(yōu)化，我只有50%的可能可以準(zhǔn)確解釋它做出 選擇的理由。其余情況下，對我們來說，計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)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。”上海語音識別人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)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(jì)中哪項(xiàng)任務(wù)具有長久性的商業(yè)意識需要反復(fù)試驗(yàn)。這些任務(wù)可能出現(xiàn)在那 些重視非機(jī)器操作的不規(guī)范行為的領(lǐng)域，例如為客戶提供定制服務(wù)的私人教練，或不只計(jì) 算數(shù)字的管理者。然而在其他領(lǐng)域，我們不愿意將之前交給機(jī)器的任務(wù)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(jī)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(yīng)對這一范式的轉(zhuǎn)換，我們還需要更好地訓(xùn)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(xué)校教育被比喻成 創(chuàng)造相同的T型福特車的傳送帶。標(biāo)準(zhǔn)化課程用來教學(xué)生特定的技巧，讓他們走上工作場所中預(yù)先規(guī)定好的崗位。這一標(biāo)準(zhǔn)化假設(shè)學(xué)生學(xué)習(xí)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(xí)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(xué)習(xí) 和進(jìn)行自我評價。在一個智能手機(jī)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(jī)械教學(xué)在學(xué)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(yīng)時代的甲殼蟲樂隊(duì)在舞臺上表演他們的新作 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。人工智能作為學(xué)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(shè)計(jì)”。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(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使它對本書所述的任何事做出相同的舉動。當(dāng)今時代，把大腦當(dāng)作軟件**成功的嘗試是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于對生物大腦的簡單 模仿，這些網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)變得越來越復(fù)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(jìn)入新階段，成為國際競爭的新焦點(diǎn)。上海語音識別人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)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(chǔ)培訓(xùn)項(xiàng)目
谷歌通常使用自己的圖片識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(tuán)隊(duì)設(shè)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(shè)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(luò)應(yīng)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(chǔ)培訓(xùn)項(xiàng)目
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