“**系统”就试图创建真实人类**的克隆版本。通过提取他们的专 业知识并将其转化成一套概率规则，使其能够进行计算机处理。如果**系统按计划实现， 杰出的心脏病**、律师或是首席执行官就可以将自己的专业知识复制并传播到全世界。 在某种意义上，与**系统相并行的现代系统就是所谓的“推荐系统”(recommender system)。这种信息过滤子系统旨在预测用户可能对某一特定狭窄域内的条目进行评级或选 择。阅读这个条目的每个人都可能遇到亚马逊或网飞公司的建议：“你喜欢X，所以你可能也 喜欢Y”。有时这些预测不太重要，但是就像我们喜欢把自己当成完全不可预知的物种一样， 这些预测常常准确得惊人。“人工智能”的说法一直到很晚才在英国开始普及。北京NLP人工智能零基础培训价格费用
现在有许多关于如何更好完成这个项目的想法。未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil） 目前被谷歌聘为工程总监之一，他建议使用小型微观纳米机器人扫描人脑。这有点像第三章 里描述的可注射式智能设备。实现库兹韦尔的愿景需要数十亿个这种扫描机器人，其尺寸如 同人类的血液细胞，它甚至可以更小，从而进入大脑，通过内部扫描来捕捉“所有的神 经元细节”。从理论上来讲，这是个好想法，但库兹韦尔的乐观想法一直为一些神经系统科学家所批 判。因为他这种关于人脑科学的说法就像是建议我们要增强对濒危物种的意识，而做法则是 在雨林的建造很多公路，以便人们可以近距离观看动物。武汉opencv人工智能零基础培训公司人工智能时代的孩子教育怎么选择？
如果有人向你展示了一个你以前从未见过的设备或机器，为了从其他类似物中把它 识别出来，你可能需要一会儿工夫，但不必考虑展示它时的角度或光线条件。这是因为神经 网络依然是大脑技术，而非大脑真实的再创造。 MICrONS项目领导R. 雅各布·沃格斯坦（R. Jacob Vogelstein）表示：“当前，多数前列算 法都是由神经系统科学原则派生出来的，至少在相当程度上是这样的。但这些神经系统科学 原则如今已经使用了20年、30年，甚至是50年之久了。几十年来，神经系统科学与机器学习 社群相互之间一直没有多少技术转化。”沃格斯坦说他希望去“弥合当前人工智能算法与大脑 中实际发生的算法之间的鸿沟”。
对于保存记忆的兴趣终将他引向神经网络。由于约翰·霍普菲尔德和其他人的工作，20 世纪80年代初，神经网络已经被证明能够保存联想记忆。受到见闻的启发，本布里奇猜测足够大的神经网络有或许能够存储人类的全部记忆。随后，他根据的“运动捕捉”技 术，将这一理念称为“个性捕捉”。在“运动捕捉”中，人的运动被扫描进计算机中，用于电子 游戏和电影。本布里奇关于个性捕捉的大思路是，通过询问人们大量关于他们自己的问题， 然后使用这些信息模拟我们所谓的人工智能“头脑文件”（mindfile），就有可能精确模拟人 在任何既定情境中的行为方式。人工智能作为学科，经历了几次大起大落。
马里乌斯·乌尔萨凯和威廉·西姆斯·本布里奇所描述的那种复杂的推荐系统“头脑文件”可 能以软件形式复制我们。然而，确保将一个人按照不同于原始的方式重建的真正可靠的 方法是，通过提取神经元来复制大脑中的所有细胞通路。 要使上述方法成为可能，我们必须首先接受人工智能的原则：大脑执行的主要任务 可以被视作信息处理，这与计算机执行的任务没什么不同。换句话说，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。这种智能模式要求我们遵守“基质原则，这意 味着大脑作为一种动态过程，并不一定与一组原子相关联。如果大脑的信息处理是真正的基 质，那么这就意味着它可以将智能从以蛋白质为基础的大脑转移到另一种更加 持久的媒介中，如计算机网络。人工智能和深度学习，很多人觉得比较难，其实那只是因为没有遇到能够讲的清楚的人而已。杭州图像生成人工智能零基础培训哪家好
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