至少当时的设想是这样的。在Deep Dream项目中,谷歌工程师们实际上利用了生成图 片的神经网络的一个有趣的怪癖。无人协助时,神经网络就会变得困惑:它从谷歌的100多 亿张图片中发现了不寻常的关系,因而很难计算出物体的边界。因此,谷歌给柏拉图式物体(完美的椅子的本质)带上了一些不同寻常的附件,如从Deep Dream的理想化哑铃上垂下 一条修长丰满的胳膊,看上去就像粉红色的长橡胶管。正如谷歌软件工程师亚历山大·蒙德维 特塞夫(Alexander Mordvintsev)和迈克·泰卡(Mike Tyka)在博客里写的那样:“虽然图片 上有哑铃,但是似乎没有肌肉发达的举重运动员把它们举起来的话,哑铃图片就显得不完 整。在这种情况下,神经网络无法彻底提取哑铃的本质,或许它永远无法展示一个没有被手 臂举着的哑铃。”人工智能如何在行业中落地?算法工程师人工智能零基础培训行业
在现 在,神经系统科学家已经大致了解了大脑神经元的作用是什么,以及它们是如何与其他神经 元相互交流的,但他们仍然无法明确地说出实际交流的是什么。神经元有上百乃至上千个变 体,每个变体都有自己的细胞类型和不同的分子特性。现在,我们仍然不知道一共有多少种 神经元,或者每种神经元的电学或结构属性是什么。我们也不知道大脑采用什么格式进行编 码。我们知道计算机使用JPEG和GIF等文件格式为图片进行编码,或者DOC和TXT格式为文 本文件进行编码。理解大脑意味着不仅要理解单个神经元的工作方式,也要理解与它们并行的作为神经网络一部分的其他神经元之间的互动方式。算法工程师人工智能零基础培训行业人工智能将会替代更多的工作,还是会创造更多就业机会?
在某种程度上,人人都具有创造 力,虽然并不是所有的个人创造力都拥有相同的社会价值。比如,孩子想出的对于他们而言 是新颖的想法,但这个想法通常是人人所熟知的。父母采取奖励这种行为,因为“奖励”展现 了他们的孩子在学习,但小汤米学会了如何开门或写数字8就不太可能持续吸引公众,因为 这些事大家早已熟视。同样的例子,我可以告诉你我早有关于触屏智能手机及其应用商店的 创意,但除非我能证明我的想法早于苹果公司,不然苹果的律师不可能为此睡不着觉。
未来几年,随着个人信息泄露到人工智能系统中, 这种曾经模糊的轮廓将日益类似于精细的素描,甚至是逼真的油画。就像我们在第三章所看 到的,这种知识将会重新配置和优化我们周围的世界。你的家门或者所住的酒店房门将只在 你走近之时为你打开。你从未驾驶过的租赁汽车将自动调节以满足你的偏好设置。恒温器将 深知你喜欢的温度并自动调节,以便提高不同时间的效率。 这不只是采集更多数据的问题,而是由亿万人常规记录的全新、不同类型的细粒度数据。人工智能向哪里去:会有超级智能吗?
由于当今多数人工智能系统都需要对之前已有的大量数据进行计算,我们可以认为本章 前面所有关于计算机创造力的例子都是将旧数据集转变成新输入。即使其结果是个新创意, 这个新创意也只是源自其接入的数据,是旧想法的迭代。这是肯定的。然而,称这与人类创 作方式根本不同则是个错误的说法。身为人类,我们喜欢神化自己的创造力,将了不起的创 意视作是天才的灵光一现,凭空而生。比如,美国电子工程师哈罗德·布莱克(Harold Black)在乘船通过纽约哈德逊河去上班时想到了负反馈放大器的主意。这次灵光一现在布莱 克的一生中影响如此深远,以至他决定将自传命名为“渡轮停靠之前”(Before the Ferry Docked),尽管在他去世之前这本书都不曾写完。 尽管机器学习是人工智能的子学科,但很快就会单独成立,并且会比人工智能更宏伟。苏州算法工程师人工智能零基础培训课程
人工智能有强弱之别, 强人工智能是说机器会达到人的智能,强人工智能有时也会和“通用 人工智能”同义。算法工程师人工智能零基础培训行业
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