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”的说法一直到很晚才在英国开始普及。深圳算法工程师人工智能零基础培训应用
马里乌斯·乌尔萨凯并不是较早考虑机器如何使人死后永生的人。数十年前，多 人网络游戏就不得不面对当红玩家或创建者死后的局面。以《龙与地下城》（Dungeons and Dragons Online）这款桌面游戏为例，在联合创始人之一加里·吉盖克斯（Gary Gygax）去世 后，游戏中创建了一个以他的录音做旁白的任务。那是一种坟墓中传来的缥缈可怖之音，提 醒玩家在靠近任务发生的地方可以找到吉盖克斯的虚拟坟墓。 此外，还有更多其他案例，它们都表明了人类及其决策过程是如何嵌入机器代码的。南京人工智能零基础培训课程相信很多人已经发现了，当下人工智能已经上升到国家发展战略的层面！
直到现在，神经系统科学主要沿着两个方向发展。一个是研究者专注于个体神经元的微 观研究。这取得了一些进步，但它只提供了一些有关大脑机能的有限知识，因为它忽视了发 生在神经元周围的大脑网络活动。另一个是研究者关注大脑不同部分的宏观皮层架构，在大 脑皮层里，小的可分解单元可能是几十万个神经元。一直以来，这种研究主要通过实际移 除部分人类大脑，并在显微镜下进行分析来进行。我们能够以微创的方式进行这项研 究。1990年，日本物理学家小川诚二（Seiji Ogawa）和他的同事创立了一种脑成像技术，称 为功能性磁共振成像，简称fMRI，由于能够找出哪部分大脑对某些类型的行为负责，它创造 了许多令人瞩目的成就。
与马里乌斯·乌尔萨凯类似，本布里奇的个性捕捉可以使用人工智能模拟挚爱或其他重要 的人物，以便在他们去世后读取他们的记忆和观点。这些替身在未来将成为能够与后代互动 的历史文物，这种互动与我们注视老照片或者聆听人们生前录音颇为相似。你可以将其 当作一个存储着人而非书籍的存储库。关于这个概念的一个更加基础的变体已在几年前由卡 内基–梅隆大学付诸实施，它被称为“人造会谈”（Synthetic Interview）。通过创造能够回答 问题的互动式视频体验，“人造会谈”的想法为亚伯拉罕·林肯等历史人物带来活力。人工智能的重要性无需多言。
如果摩尔定律继续有效，未来几十年内建立一个这种规模的神经网络不是什么问题。不 幸的是，单靠这些并不足以生成大脑般聪慧的智能。我们知道，这是因为尽管计算机科学家 建立了拥有上百万个神经元的神经网络，但它仍然还不具备可与动物相提并论的通用人工智 能。在动物界，100万个神经元应该能让大脑具备蜜蜂这个水平（96万神经元）或蟑螂这个 水平（100万神经元）的智能。我们还没有做到这点。事实上，我们离重造真正的动物系统的“神经连接体”或接线图**近的尝试是分析一种被称为秀丽隐杆线虫的雌雄同体线 虫。早在20世纪70年代，诺贝尔奖得主、生物学家悉尼·布伦纳（Sydney Brenner）和他的同 事为了能够使用功能强大的电子显微镜拍摄线虫细胞，开始对秀丽隐杆线虫进行切片。到了 1986年，布伦纳收集到了足够多的信息，发布了这种线虫完整的神经系统连接体。至今，它依然还是我们能够解码的所有生物体中完整的神经连接体。人工智能到底是天使还是恶魔，还是双刃剑。成都算法工程师人工智能零基础培训课程
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通常，谷歌会修正“这类训练事故”。但是对于Deep Dream，谷歌决定从相反的方向开 始。其结果是带来了超现实的图景，而这似乎更应该感谢萨尔瓦多·达利（Salvador Dal）和 H. P. 洛夫克拉芙特（H. P. Lovecraft），而不是谷歌的联合创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林。 谷歌团队让神经网络重点关注其发现的所有异常现象。由于接到的指令是极度重视在每张图 片中发现的元素，Deep Dream创造出了奇妙的梦幻之旅。神经网络收到图片，并按要求对 其分类，随后再加入细节，就会陷入了一个陌生但迷人的反馈回路。深圳算法工程师人工智能零基础培训应用
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