实际上，几乎所有好莱坞大片和为非人 类角色赋予生命的CGI（计算机合成图像）效果全都依靠人工智能研究人员开发的技术。 Pixar等工作室里的动画人员使用算法自动生成屏幕上虚拟人物的真实动作，从而使场景活灵 活现。现在的人类动画师的工作并非是使每一帧画面活动起来，而是像电影导演一样，以大 概的笔触描述场景，然后将细节交由演员演绎。而这个演员通常是人工智能算法，这些算法 会计算电影虚拟角色的行为顺序，让虚拟人物到达场景中预先设计的目标位置。如果认为表 演时的人类是有创造力的，那么为什么虚拟演员不能享有同样的赞誉呢？两者都被告知要说 什么台词，在哪里开始以及在哪里结束。但是事关创造力时，所有人就都是另一个看法了。学习人工智能有一定的英文水平会更好!南京强化学习人工智能零基础培训发展
洛恩的进化算法远不是一个异常值。除了设计，进化算法也用于需要创造力的所有领 域。比如，一些建筑师使用进化算法按照具体建筑风格想出了数千个设计版本，致使这些设 计看起来像谷歌Deep Dream版的办公大楼或巴洛克式大教堂。还有一种进化算法称 为“Eurequa”，由康奈尔大学的创新机器实验室的主任和该大学的一位博士开发，它一直从 事描述自然法则的实验。Eurequa的创立者胡德·利普森（Hod Lipson）表示：“Eurequa不是 一种在旁边等待的消极算法，它会提出问题，这就是好奇心。”重庆算法工程师人工智能零基础培训公司如何学习人工智能，入门课程导论-成都深度智谷科技有限公司。
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。
涉足现代计算而讨论机器创造力话题的人是阿达·洛夫莱斯（Ada Lovelace），她是 世界首批计算机程序员之一。她的创造力并不低于她的父亲——浪漫主义诗人拜伦勋爵 （Lord Byron）。19世纪初，她与查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）一起研究他的分析引 擎。这是历史上首台机械通用计算机，但是由于缺乏资金，一直没有完工。虽然洛夫莱斯 被建立分析引擎的想法深深打动，但她认为它不可能真正思考，因为它只能运行设计好的指 令。“在生成原创事物方面，分析引擎没有值得骄傲之处，”她恰当地写道，“只有我们知道 如何命令它，它才能执行工作。”人工智能是大家公认的热点和未来趋势，目前对人工智能感兴趣的学生更是不在少数。
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。成都深度智谷科技给大家分享一下人工智能学习要点。广州机器学习人工智能零基础培训公司
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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。南京强化学习人工智能零基础培训发展
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