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。人工智能向哪里去：会有超级智能吗？深圳深度学习人工智能零基础培训合作
1996年杰森·洛恩（Jason Lohn）加入美国国家航空航天局时31岁。他是个训练有素的电 子工程师，之前一直在谷歌工作，洛恩的任务是设计宇宙飞船执行任务时使用的天线。“天 线在宇宙中非常重要，”洛恩说，“如果没有良好的天线系统，你发射的飞船可能就只是一个 造价昂贵的金属球，因为我们没有办法与之交流。”天线优化的问题在于如何建立一个带宽 尽可能高的比较好通讯频道，与此同时，它的体积还要充分地小。早期天线一次只能发送少量 字节的信号（两位数）。忽然某天，梦想变成了收到来自太空的全动态视频流。洛恩非常 清楚这个问题的复杂性，然后他想到了解决问题的办法：为什么不把设计流程交给人工智 能？南京人工智能零基础培训价格费用机器人可以比人更快地跑步，更好地下 棋，更准确地识别语音和图片。
20世纪80年代，贝尔通讯研 究所的一位名叫托马斯·兰道尔（Thomas Landauer）的研究员进行了一系列实验，旨在找出 人类一生中能记住多少事。这些实验包括要求人们看图片以及听单词、句子和音乐片段。过 了数分钟或数天后，兰道尔去测试参与者能够记起多少内容。通常采用多选问题来进行测 试。尽管他的估计无法面面俱到，但他推断，一般人每秒大致可以存储2比特的信息。人的 一生可以记忆总共109比特（约数百兆字节）的信息。鉴于我撰写本书所用的计算机已经存 储了3兆兆字节的信息，根据兰道尔的计算，即使再低端的个人电脑也可以存贮数千个人类头脑文件。
只有生成新颖性还远远不够。虽然我的电影简述生成项目可能效率很高，但它可能只是把多数编剧所面临的难题颠倒了过来。与没有足够的创意可选不同，突然之间，我们变 得有太多的创意可以选择。这仍然是个数据问题，只是反过来了而已。使人们具有创造力的 是识别按照正确原则处理某一创意的能力。1997年史蒂夫·乔布斯重回苹果之后不久，他将创 新描述成否定1 000个可能创意的能力。“你必须精心选择。”他说，“实际上，我因我们没做 那些事而感到骄傲，就如同因我们所做的事感到骄傲一样。”乔布斯领导苹果创造了 iTunes、iPod、iPhone和iPad，但在此之前，他否决了几十个他离职期间苹果公司一直研发的 产品。人工智能是让机器达到人的水平，而机器学习是让机器超 过人的水平。
工匠经济的工作可能会变得非常“高技术个性化”，这意味着他们依靠的是人与人的 接触。这使其很难被外包，或者被机器人或正确的算法所取代。不过，与工业**时期的工 匠不同，如今工匠经济中的工人能够使用技术增加就业机会，而不是被替代。可以以一种数 码时代之前从未有过的方式将业务扩展，覆盖数百万甚至数十亿人。2014年，《商业内幕》 （Business Insider）上有这样一则故事，一个学习能力倾向测验（SAT）的老师在网络通话工 具Skype上进行一对一教学，90分钟收费1 500美元。即使在一个教育应用程序和在线学习工 具十分发达的时代，这位老师还是能够收取这么高的费用，这是因为他确实能够提高学生的 考试成绩。人工智能作为新一轮产业变革的驱动力，释放历次科技**和产业变革积蓄的巨大能量，创造新的强大引擎。深圳深度学习人工智能零基础培训合作
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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。深圳深度学习人工智能零基础培训合作
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