谷歌通常使用自己的图片识别神经网络将图片归类，而不必由人工完成。比如，谷歌相 册允许用户输入如“摩天大楼”或“毕业”等搜索关键词，随后其神经网络会立即开始查找高大 的块状建筑或学位帽。利用Deep Dream，谷歌团队设想，通常用于分类和识别图片的流程 也可以用于从无到有地生成图片。这个设想是这样的，在从每一个可能的角度查看了几十万 把不同的椅子之后，谷歌的神经网络应该不仅能够识别椅子，而且还能再现一张完美的柏拉 图式椅子：本·斯蒂勒（Ben Stiller）主演的《德里克·祖兰德》（Derek Zoolander）中的人物 可能会将之称为“椅子的本质”。与其说这种再现是基于看到的某把具体椅子，不如说谷歌将 其所知道的椅子的一切信息提炼后创造了一把新的椅子。在人工智能研究的早期，就有 AI 和 IA之分。天津机器学习人工智能零基础培训机构
因为秀丽隐杆线虫的神经系统结构非常基础，7 000个神经突触将有的302个神经元连 接在一起。尽管这种结构非常简单，但是我们对其神经系统的实际工作原理仍然知之甚少。 自2011年以来，用计算机为该线虫建模的任务一直由美国、欧洲和俄罗斯的数百位科学家和 程序员组成的国际团队在进行。这个被称为“OpenWorm”的项目试图建立一个线虫的仿真物 理躯体和具体的仿真神经系统模型。然而，尽管花费了大量人力物力，我们依然尚未了解线 虫神经元处理信息的机制，而依靠这种机制我们可以复制基本的爬虫行为。卷积神经网络人工智能零基础培训前景人工智能当下生活中的应用和即将带来的变化。
2014年1月，亚马逊获得一项运输系统，通 过预测人们的购买倾向并尽早发货来大幅缩短交付时间。在某些情况下，亚马逊称其可以将 货物发送至当地运输中心，直至订单如期蜂拥而来。在其他情况下，它会注意送出有针对性 的促销礼物，以建立信誉。 和本书讲述的其他技术一样，这种预测的关键是分析庞大用户数据的能力。每年我们保 留的自身数据量都要超过我们身上的DNA碱基对的数量。每次进入网络空间，我们都会留下 痕迹。每当我们在博客平台WordPress或LiveJournal写博客，在推特或Facebook更新状态，使 用Contextly应用评论新闻，在美国在线影片租赁商Netflix上选择电影或电视剧观看，发送即 时消息，或者**利用谷歌进行搜索，我们的数字身份就得到了更新与管理。
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。 学科交叉如此广的人工智能，该如何入门呢？
经过数百次生成，算法给出的结果看起来像个错误。洛恩称其设计类似一个“曲别 针”。他备感失望，就像信誓旦旦保证朋友可以胜任工作，却看到他酗酒并醉倒在 桌子上一样。然而，洛恩忠诚地制造了一台实体原型机，并将它送到了测试室。原型机比他 所见到的其他所有解决方案都要出色。随后的设计也是同样的结果，但是由于它们包括的不 必要元素过多，洛恩深感茫然，不知道如何解释它们为什么可以工作得这样顺利。“作为工程师，我们通常能理解计算机设计的一两个方面，但我们却不理解设计的其他 部分。”他说，“如果使用进化算法对天线进行优化，我只有50%的可能可以准确解释它做出 选择的理由。其余情况下，对我们来说，计算机设计是不能被理解的。但是它能正常工作， 而作为工程师，我们**终关注的是让一切正常工作。”在现实生活中人工智能产生很大影响的是哪些行业？北京语音识别人工智能零基础培训项目
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