设想一下2020年的自己。下午6点钟你下班回家，当你驾车准备进入车库，你面 前的车库门静悄悄地打开，示意你进入已经完全联网的智能家庭。当你走进家里，灯马上就 自动打开了，并自行调节至你喜欢的低亮度，智能恒温器则将温度设置在舒适宜人的23度。 如果家里住着很多人，通过如指纹传感器或面部识别等一些生物特征识别技术，你的家知道 回来的是你，而不是其他家庭成员。无线扬声器马上启动，选择播放一些使人心率放缓的软 摇滚音乐。你的晚餐已经准备就绪，因为根据地理定位系统，你的真空低温浸入式炊具早就 知道你已经离开了办公室。所以，现在你有足够的时间脱掉外套再倒上一杯啤酒了。在客厅 的角落里，55英寸[1]的智能电视用你熟悉的声音说“欢迎回家”，并建议你看一段昨晚球赛的 集锦，因为它知道你还没有看。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。江西学人工智能培训班
目前控制论从来没有像人工智能那样获得过大量的研究经费。然而，关于可以用于预测未来 的数学反馈系统的设想几乎是建造社会上所有智能设备的基础。例如，现在标准的“无声”恒温器通 过传感器收到的温度信息，并且根据它的冷热程度，来为你开启火炉或空调。另一方面，一个“智 能”恒温器能够整合其他数据源，如当天的天气预报或家里人对房间温度的历史设定信息。 它甚至可以根据房间内多人的身体传感器读数的汇总，选择一个平均的温度。湖北商汤科技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。
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。
《人类的人类用法》（The Human Use of Human Beings）作为一本出人意料的**书，它描述了智能自动化推动社会进步的各种方式。维纳抛弃 了建造能够思考的机器来替代人类的想法，而是在他的书中讨论了人类与机器可以合作的方 式。在导读中写道： 这是本书的论点：只有通过学习属于社会的信息与掌握通信设施才能了解社会；而 且，在这些信息与通信设施未来的发展过程中，人与机器、机器与人以及机器与机器之 间的信息注定要发挥越来越重要的作用。当今许多人工智能工具中都存在“黑箱”般的不透明性。
在医疗领域，这是一种全新的技术，但是由于机器学习的普及，它在我们生活中其他领 域的应用也再普通不过了。比如，当前银行用于检测的算法。尽管我们有能力查看自己 账户里的每一笔交易，但当银行发出的通知偏离我们的常规使用习惯时，我们就可以得到警 告。如果我通常都是定期支付不到100英镑，但有一次突然一次性在线支付了1 000英镑，那 么这次支付就很可能被标记为可疑行为。许多电邮系统也使用机器学习，把“垃圾邮件”从我 们需要阅读的邮件中清理出来。垃圾邮件过滤器基于一系列内置规则，通过对每一封收到的 邮件进行评分来展开工作。由于垃圾邮件过滤器能观察我们对所接收消息的不同反应，经过 一段时间后这些评分系统就能构建完善。我们只阅读符合评分标准的邮件，即垃圾邮件过滤 器认为值得阅读的邮件。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。江西学人工智能培训班
计算机系统中所用的 软件与所谓的人脑“湿件”没有本质区别。江西学人工智能培训班
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。）江西学人工智能培训班
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