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。）当今时代，把大脑当作软件比较成功的尝试是深度学习神经网络。浙江人工智能培训班的弊端
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。云南al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。
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。
我们能否开启一条同样的智能设备变革之旅？或许是可以的。当然，移动无线网络的崛 起意味着设备的使用比以前更加方便。“物联网”（这个定义有时候显得相当笨拙）之梦是， 智能硬件要像一个世纪以前的电力那样，成为21世纪重要的“生活的必需品”。那时我们 进入了电气化时代，现在我们将进入互联时代。 当前，智能设备领域充斥着大肆之风，爱立信公司的分析师预测，到2020年全球将 有约500亿台智能设备，相当于人均6.8台。“这不仅是一场进化，这还是一场**。”苹果前 雇员、现在掌管创业公司SITU（该公司生产量化卡路里摄入量的智能天平）的迈克尔·格罗 特豪斯（Michael Grothaus）表示：“这是自个人电脑诞生以来，技术界激动人心的事了。”有人错误地认为弱人 工智能中，人工智能的结果是预编程后的结果，是用算法执行特定步骤获得可预知的结果。
许多公司也致力于这个领域。比如：Healthsense公司制造了eNeighbor监控系统，这是一 款由大量家用智能传感器强化的可穿戴设备。与黛安·库克在“地平线之家”进行的项目有些类 似，eNeighbor可用于检测患者是否跌倒或忘记服药，并通知护理人员。同样，BeClose智能 传感器系统可以发现患者长时间不吃饭或错过吃饭，并向指定的家庭成员发送短信、电邮或 呼出电话。 拥有智能家庭信息那当然很好，但智能设备的下一波浪潮将涉及疾病的追踪与诊断。以 医疗设备厂商AliveCor为例，它生产的智能手机壳可以兼作可移动EKG（心电图）心脏监护 器，能够预测使用者是否要中风。这种手机壳通过人的指尖测量来获取心电图，随后由算法 分析心跳的规律，并告诉使用者是否应该看医生。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。浙江人工智能培训班的弊端
神经网络或许能在视觉识别上击败人脑，但完成这任务，计算机要查看成千上万甚至上百万个训练样本。浙江人工智能培训班的弊端
“我们的任务是建立这种个性化的数据集，它整合了你的个人身份、档案、生物学信 息、年龄、身高、性别、饮食偏好、情绪等信息。”班达尔告诉我这些的时候，我在Jawbone 英国公司的总部诺丁山办公大厦13层，坐在他的对面，喝着一杯星巴克咖啡。他继续说 道：“我们也想了解你的相关活动。你什么时候坐着，什么时候活动且消耗卡路里，你的睡 眠质量如何。通过挖掘这些信息，随着时间的推移，我们可以为你提供大量的信息。我们正 在建立一个关于你的健康的场景化数据集。”浙江人工智能培训班的弊端
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