令人印象深刻的应用程序随处可见。2011年，就在辛顿加入谷歌之前的那个夏天，谷歌 工程师杰夫·迪安（Jeff Dean）、格雷格·科拉多（Greg Corrado）和斯坦福大学计算机科学 家吴恩达（Andrew Ng）共同推出了“谷歌大脑”（Google Brain）项目。谷歌大脑项目都在谷 歌公司半公开的实验室“谷歌X”中进行，使用深度学习网络识别高水平概念，例如通过分析 视频网站YouTube的视频中静止的图像来识别猫，而之前并不向它解释猫到底是什么。（巧 合的是，这实际上就是弗兰克·罗森布拉特半个世纪前对《纽约客》杂志说过的“神经网络终能够实现”的那个目标。）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。海南人工智能培训班现状
数据处理即通常所说的事件驱动程序或者IFTTT规则（通过不同平台的条件来决定 是否执行下一条命令）。这些简单的规则，依据简单的方法，将服务环节串联了起来。 IFTTT规则先驱林登·蒂贝茨（Linden Tibbets）曾将这些规则称为“数字传送带”，因为它们可 以使智能技术的创造者或用户将完全割裂的概念联系起来。这种在智能设备领域可能或者当 前正在发生作用的交互例子不胜枚举，比如，如果你的汽车知道你昨夜没有睡好，它可以从 你的智能恒温器提取数据，这些数据如果显示出你遇到寒冷会更精神，它就可以打开空调， 确保你能保持足够的清醒。河南人工智能培训班怎么样基于对生物大脑的简单 模仿，这些网络已经变得越来越复杂，并且越来越成熟。
实际上，这么多年以来现代社会变得越来越智能。现代主义建筑师乔治·弗莱德·凯克 （George Fred Keck）为1933—1934年的芝加哥世界博览会设计了一个“未来家庭”的展览。 这个展览包括嵌入式洗碗机、电子车库门遥控开关、中央空调及装有调光器的电灯。当时人 们认为所有这些都是难以置信的未来主义设计。而现在，我们已经步入了下一个发展阶段。 即使一个触发运动传感器就会报警的中级安保系统也属于智能技术。电子产品的量产化曾是 凯克对未来的憧憬，而***类似的憧憬则是基于智能设备。
随着我们的环境越来越智能，我们将进入一个持续地进行风险实时评估的时代。这是史 上可以针对个体得出大量基因的、生理的、生物的，以及环境的因素之间恒定的关联 关系与可能的因果关系。除了空气质量与噪声水平等外部指标，可穿戴设备将持续监测我们 的心率、血氧水平、身体活动、呼吸模式、面部表情、肺功能、声音曲线、脑电波、姿势、 睡眠质量等指标。运用人工智能的洞察力，这些数据点不仅转化成对整个生活的建议， 而且转化成能够即时提高健康水平的可执行的建议。E专注于收集用户数据，以便为用户的替身提供数字生命线。
现在的智能设备应该能够感知自己所处的环境、识别特定状态、触发评估、产生行为等等，从 而形成一个连续的环路。智能设备的“智能”在于中间的部分，那里负责处理感知到的信息， 以及如何基于信息采取具体的行动。一台真正智能的咖啡机不只是提醒人们咖啡机空了，而 是能够计算出使用者可能口渴的时间，并且自己能及时重新加满咖啡，调制出咖啡成品以满 足使用者的个体需求。甚至基于无人控制的桌对桌（desk-to-desk）送货也是可能的。计算机可以使用人工智能模仿自然选择的想法实现同样的结果。山东人工智能培训班推荐
软件工程师、搜索引擎优化**、数据库管理员和在电子游戏中使 用人工智能鼓舞数百万“粉丝”的游戏开发者。海南人工智能培训班现状
听起来一台知道猫为何物的计算机并没有什么可新奇的，但是通过了深度学习实现计算机的视觉能力后，在现实世界中却能拥有很大的用途。一家名为“Dextro”的初创企业使用深度学习创造出了更好的在线视频搜索工具。Dextro的神经网络并不是依靠关键词标签，而是通过扫描直 播的视频来分析音频和图像。举例来说，如果用这个神经网络搜索英国前首相戴维·卡梅伦， 那么不仅能够搜出与保守党有关的视频，就连提到英国首相的视频也能够搜到。海南人工智能培训班现状
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