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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。

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。”人工智能的高级阶段是什么样子的?

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。人工智能如何在行业中落地?杭州人工智能零基础培训产品

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