美国马里兰大学的一组研究人员给机器 人放了一段YouTube上的烹饪视频，这样就教会了机器人如何烹饪一顿简餐。这一过程中没 有任何直接人为的输入，只要提供正确的餐具，机器人就可以直接复制视频中显示的任务， 而且准确率非常高。长远来看，类似的机器人深度学习也可以应用于维修等领域。 目前已经证明，深度学习在翻译领域是必不可少的。2012年12月，微软的研发总监里克· 雷斯特（Rick Rashid）展示了一款震撼人心的英汉语音识别和翻译系统。随着科学对基因的不断研究，明斯基认为 我们将能够改变许多当前影响人们未来生活的条件。河南人工智能培训班活动
如库克所言，虽然这项技术的应用没有打算代替朋友或家人之间的社交活动，但它能帮 助老年人生活得更久，这可能意味着他们可以继续待在他们度过了前半生的家里。“即 使没有护理人员登门，这也没有问题。如果出现重大的变化，意味着健康状态发生转变，护 理人员或者医务人员也可以及时得到警告。这种智能家庭可以发出关于老年人瞬间记忆丧失的警报，如冰箱门敞开或炉子没关等。” 库克的项目已经收到约300万美元的资金，她的下一个目标是扩展自己的研究。“我 们包里都有智能手机，”她说，“我们可以将所有的传感器、网络、软件以及计算机放入一个 小容器里，并将它们送到全球各地的站点。”不久，它就可以用来进行国际研究——随着全 球各地数据的流入，机器学习算法会变得更加智能。河南人工智能培训班活动人工智能确 实证明了其****的发明能力，尤其是在处理基因算法时。
如今，深度学习神经网络已经成为人工智能的主流，其强调的理念可以追溯到麦卡洛克 和皮茨。尽管该理念仍然是对大脑工作模式的一种模拟（我们将在后续章节中探讨更多关于 大脑的生物力学模型），但神经网络能够解决问题却令人惊叹。传统人工智能一直 表现良好，直到后来研究人员才发现现实世界与其完美模型并不匹配。与传统人工智能不同 的是，神经网络不仅能够处理规律性事物，还能够处理规则以外的情况。正如20世纪80年代 的NETtalk一样，这使其成为处理语言等棘手问题的比较好选择。深度学习神经网络还擅长处理 所谓的“分布表征”，这意味着其具有模拟同一表征空间中两个相似的领域（例如语言 和图像）的能力。从本质上来讲，这意味着神经网络能够以类比的方式进行思考，这一点是 传统人工智能无法企及的。
同时，Facebook（脸谱网）使用深度学习自动为图像设置标签。2014年6月，这一社 交网络平台发布了一篇文章，介绍其称之为“DeepFace”的面部识别技术。凭借深度学习的能 力，Facebook算法几乎和人脑一样准确，无论光线和相机角度如何，都能够对比两张照片并 查看其显示的是否是同一个人。此外，Facebook还使用深度学习创建了另外一种技术，该技 术能够为盲人用户描述图像，例如，一张图片上显示的是某人在一个夏日骑着自行车穿过英 国的乡间小路，该技术能够用语音将这一情景描述出来。而现实是，创造力从来不是凭空出现的，它总是结合了旧想法，踏上新道路。
通过你的可穿戴健身记录仪，它可以了解到当你听某一类型音乐 时你的表现比较好，因此，它可以自动播放金属乐队的音乐使你***都活跃起来。它甚至可以 知道昨夜你和朋友外出聚会，现在仍然还处于醉酒状态。为了实现这点，它使用嵌入在变速 杆上的传感器，分析你手掌汗液里的酒精含量。如果遇到这种状况，它会让汽车熄火，并建 议你呼叫一辆优步（Uber）出租车。有一个例子，你的智能电视可以收到你的睡眠记录，并可以基于你的时间安排为 你提供定制化收看电视节目的时间建议。有好莱坞大片和为非人 类角色赋予生命的CGI效果全都依靠人工智能研究人员开发的技术。甘肃报名人工智能培训班
假设我们已经有了功能足够强大的计算机，那么模拟数十亿互动的神经元就不再是棘手的事了。河南人工智能培训班活动
传感器、人工智能算法与通过Wi-Fi（无线局域网技术）实现的持续联网状态相结合，使 这些设备变得“智能化”。以前，接入网络而变得智能是一件令人们不得不“大费周折”的事。 我们的在线连接很少出现中断的现象。总的来说，这些进展使我们从用户那里收集数 据、分享数据，并且帮助用户理解数据成为可能。“数据赋予我们力量，”世界联网电动牙刷生产商Kolibree的营销与战略总裁勒妮·布洛杰特（Renee Blodgett）表示：“这是我们 将刷牙方式、刷牙部位以及刷牙时哪里需要改进结合在一起。”在我们拥有智能牙刷 之前（这对我而言，就是现在），我们不得不依靠一年前进行年度检查时牙医的反馈。而通 过智能牙刷，我们可以实时获得这些信息。河南人工智能培训班活动
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