只有生成新穎性還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。雖然我的電影簡述生成項(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?！彼f，“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。”喬布斯領(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。成都深度智谷科技公司人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)課開課啦！廣州NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)前景
在倫敦大英博物館外人行道上等待紅燈 時(shí)，美籍匈牙利物理學(xué)家列奧·西拉德（Leó Szilárd）想到了核鏈?zhǔn)椒磻?yīng)的概念等等。像我這 樣的記者都可以舉出例子證明發(fā)明創(chuàng)造是天才靈光一現(xiàn)的結(jié)果。查明當(dāng)人們發(fā)明鼠標(biāo)或創(chuàng)作 改變他們?nèi)松男≌f時(shí)他們在干什么之后，人們會覺得這個(gè)發(fā)明和創(chuàng)作過程既超然又不難實(shí) 現(xiàn)，仿佛靈感隨時(shí)可能出現(xiàn)在任何人身上。而現(xiàn)實(shí)是，創(chuàng)造力從來不是憑空出現(xiàn)的，它總是結(jié)合了舊想法，踏上新道路。17世紀(jì)頗 具影響力的英國哲學(xué)家托馬斯·霍布斯（Thomas Hobbes）在其著作中將想象力描述成“衰退 的感覺”。換句話說，霍布斯認(rèn)為想象力將我們過去的感覺印象與在此基礎(chǔ)上積累的知識進(jìn) 行了重新構(gòu)建。出于同樣的理由，歷史上的藝術(shù)家讓自己進(jìn)入不同的情緒狀態(tài)，因?yàn)檫@使他 們可以像廚師處理食料一樣汲取從前的經(jīng)驗(yàn)。西安強(qiáng)化學(xué)習(xí)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)產(chǎn)品而弱人工智能是說機(jī)器會 在某些方面達(dá)到人的智能——AlphaGo 就是弱人工智能的表現(xiàn)。
在像技術(shù)行業(yè)這樣幾乎全是年輕人的行業(yè)里，幾乎沒有人花費(fèi)太多時(shí)間去考慮死亡，這 不足為奇。畢竟在這個(gè)行業(yè)里，人們21歲時(shí)就已開始二次創(chuàng)業(yè)，25歲時(shí)就成為億萬富翁，以 至史蒂夫·喬布斯曾一度擔(dān)心超過30歲的人還能否成就終身偉業(yè)。因此，在大多數(shù)硅谷“谷 民”的頭腦中，衰老和死亡都是沒影的事。 來自羅馬尼亞、曾經(jīng)是醫(yī)生的烏爾薩凱比大多數(shù)人思考的死亡問題要多。他甚至已經(jīng)將 之變成了工作。作為一家名為E的創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人，他夜以繼日地工作，夢想著能 夠構(gòu)建出人工智能3D替身，即那些外觀、聲音和舉止就像我們死去的親朋好友一樣的數(shù)字生 物。
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(jì)算，我們可以認(rèn)為本章 前面所有關(guān)于計(jì)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(gè)新創(chuàng)意， 這個(gè)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(gè)錯(cuò)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(shí)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?？恐啊保˙efore the Ferry Docked），盡管在他去世之前這本書都不曾寫完。 數(shù)學(xué)是人工智能的基礎(chǔ)，機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)下人工智能的重點(diǎn)。
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價(jià)值。比如，孩子想出的對于他們而言 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?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，改變了全部世界。武漢人臉識別人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)前景
在現(xiàn)實(shí)生活中人工智能產(chǎn)生很大影響的是哪些行業(yè)？廣州NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)前景
直到現(xiàn)在，神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)主要沿著兩個(gè)方向發(fā)展。一個(gè)是研究者專注于個(gè)體神經(jīng)元的微 觀研究。這取得了一些進(jìn)步，但它只提供了一些有關(guān)大腦機(jī)能的有限知識，因?yàn)樗鲆暳税l(fā) 生在神經(jīng)元周圍的大腦網(wǎng)絡(luò)活動。另一個(gè)是研究者關(guān)注大腦不同部分的宏觀皮層架構(gòu)，在大 腦皮層里，小的可分解單元可能是幾十萬個(gè)神經(jīng)元。一直以來，這種研究主要通過實(shí)際移 除部分人類大腦，并在顯微鏡下進(jìn)行分析來進(jìn)行。我們能夠以微創(chuàng)的方式進(jìn)行這項(xiàng)研 究。1990年，日本物理學(xué)家小川誠二（Seiji Ogawa）和他的同事創(chuàng)立了一種腦成像技術(shù)，稱 為功能性磁共振成像，簡稱fMRI，由于能夠找出哪部分大腦對某些類型的行為負(fù)責(zé)，它創(chuàng)造 了許多令人矚目的成就。廣州NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)前景
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