經(jīng)過數(shù)百次生成，算法給出的結(jié)果看起來像個(gè)錯(cuò)誤。洛恩稱其設(shè)計(jì)類似一個(gè)“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(tái)實(shí)體原型機(jī)，并將它送到了測(cè)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。“作為工程師，我們通常能理解計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的一兩個(gè)方面，但我們卻不理解設(shè)計(jì)的其他 部分。”他說，“如果使用進(jìn)化算法對(duì)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(duì)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?！比斯ぶ悄艿闹匾詿o需多言。深圳pytorch人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)工資高嗎
“**系統(tǒng)”就試圖創(chuàng)建真實(shí)人類**的克隆版本。通過提取他們的專 業(yè)知識(shí)并將其轉(zhuǎn)化成一套概率規(guī)則，使其能夠進(jìn)行計(jì)算機(jī)處理。如果**系統(tǒng)按計(jì)劃實(shí)現(xiàn)， 杰出的心臟病**、律師或是首席執(zhí)行官就可以將自己的專業(yè)知識(shí)復(fù)制并傳播到全世界。 在某種意義上，與**系統(tǒng)相并行的現(xiàn)代系統(tǒng)就是所謂的“推薦系統(tǒng)”(recommender system)。這種信息過濾子系統(tǒng)旨在預(yù)測(cè)用戶可能對(duì)某一特定狹窄域內(nèi)的條目進(jìn)行評(píng)級(jí)或選 擇。閱讀這個(gè)條目的每個(gè)人都可能遇到亞馬遜或網(wǎng)飛公司的建議：“你喜歡X，所以你可能也 喜歡Y”。有時(shí)這些預(yù)測(cè)不太重要，但是就像我們喜歡把自己當(dāng)成完全不可預(yù)知的物種一樣， 這些預(yù)測(cè)常常準(zhǔn)確得驚人。杭州無人駕駛?cè)斯ぶ悄芰慊A(chǔ)培訓(xùn)內(nèi)容在人工智能研究的早期，就有 AI 和 IA之分。
只有生成新穎性還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。雖然我的電影簡(jiǎn)述生成項(xiàng)目可能效率很高，但它可能只是把多數(shù)編劇所面臨的難題顛倒了過來。與沒有足夠的創(chuàng)意可選不同，突然之間，我們變 得有太多的創(chuàng)意可以選擇。這仍然是個(gè)數(shù)據(jù)問題，只是反過來了而已。使人們具有創(chuàng)造力的 是識(shí)別按照正確原則處理某一創(chuàng)意的能力。1997年史蒂夫·喬布斯重回蘋果之后不久，他將創(chuàng) 新描述成否定1 000個(gè)可能創(chuàng)意的能力?！澳惚仨毦倪x擇。”他說，“實(shí)際上，我因我們沒做 那些事而感到驕傲，就如同因我們所做的事感到驕傲一樣?！眴滩妓诡I(lǐng)導(dǎo)蘋果創(chuàng)造了 iTunes、iPod、iPhone和iPad，但在此之前，他否決了幾十個(gè)他離職期間蘋果公司一直研發(fā)的 產(chǎn)品。
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(zhǎng)豐滿的胳膊，看上去就像粉紅色的長(zhǎng)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?！睂W(xué)科交叉如此廣的人工智能，該如何入門呢？
在某種程度上，人人都具有創(chuàng)造 力，雖然并不是所有的個(gè)人創(chuàng)造力都擁有相同的社會(huì)價(jià)值。比如，孩子想出的對(duì)于他們而言 是新穎的想法，但這個(gè)想法通常是人人所熟知的。父母采取獎(jiǎng)勵(lì)這種行為，因?yàn)椤蔼?jiǎng)勵(lì)”展現(xiàn) 了他們的孩子在學(xué)習(xí)，但小湯米學(xué)會(huì)了如何開門或?qū)憯?shù)字8就不太可能持續(xù)吸引公眾，因?yàn)?這些事大家早已熟視。同樣的例子，我可以告訴你我早有關(guān)于觸屏智能手機(jī)及其應(yīng)用商店的 創(chuàng)意，但除非我能證明我的想法早于蘋果公司，不然蘋果的律師不可能為此睡不著覺。深度智谷科技人工智能零基礎(chǔ)教學(xué)。深圳NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)內(nèi)容
相信很多人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，當(dāng)下人工智能已經(jīng)上升到國家發(fā)展戰(zhàn)略的層面！深圳pytorch人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)工資高嗎
現(xiàn)在有許多關(guān)于如何更好完成這個(gè)項(xiàng)目的想法。未來學(xué)家雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil） 目前被谷歌聘為工程總監(jiān)之一，他建議使用小型微觀納米機(jī)器人掃描人腦。這有點(diǎn)像第三章 里描述的可注射式智能設(shè)備。實(shí)現(xiàn)庫茲韋爾的愿景需要數(shù)十億個(gè)這種掃描機(jī)器人，其尺寸如 同人類的血液細(xì)胞，它甚至可以更小，從而進(jìn)入大腦，通過內(nèi)部掃描來捕捉“所有的神 經(jīng)元細(xì)節(jié)”。從理論上來講，這是個(gè)好想法，但庫茲韋爾的樂觀想法一直為一些神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家所批 判。因?yàn)樗@種關(guān)于人腦科學(xué)的說法就像是建議我們要增強(qiáng)對(duì)瀕危物種的意識(shí)，而做法則是 在雨林的建造很多公路，以便人們可以近距離觀看動(dòng)物。深圳pytorch人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)工資高嗎
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