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。成都深度智谷科技带大家一起共同学习如何零基础入门人工智能行业。成都算法模型人工智能零基础培训前景
假设我们已经有了功能足够强大的计算机，那么模拟数十亿互动的神经元就不再是棘手 的事了。从已经展开的工作来看，我们知道在网络里组装数十亿个神经元并不能产生智能的 人类级大脑，而把数十亿个传感器放在一起至多产生一个功能不错的处理器（CPU）。 秀丽隐杆线虫这样的神经连接体是一个静止的环路，实际上缺乏所有的环路运行信息。这是 因为，当我们查看神经网络的时候，有些参数隐藏在我们无法进入的神经元内。换句话说， 你可能查看了现有计算机的蓝图之后就建造了一台计算机，但你可能依然会对编写微软Word 程序一头雾水。苏州人脸识别人工智能零基础培训产品成都深度智谷科技给大家分享一下人工智能学习要点。
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。”
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。人工智能的发展正在愈加受到国家的关注与政策的扶持，其发展进入新阶段，成为国际竞争的新焦点。
我们如何建造这样的一个大脑？简单的答案是，就像任何一个曾 经把闹钟拆开想要了解其工作原理的人，他知道这是对它的“反向设计”。这种行为就是把现 有软件或硬件拆开，从而了解它的生产方式。一旦我们了解了它的生产方式，我们就可以用 同样的方法建立一套完全相同的模型。如果我们碰巧知道它已经建造成功，还获取了一些输 入和输出的数据，我们就可以训练神经网络，使它对本书所述的任何事做出相同的举动。当今时代，把大脑当作软件**成功的尝试是深度学习神经网络。基于对生物大脑的简单 模仿，这些网络已经变得越来越复杂，并且越来越成熟。学习人工智能有一定的英文水平会更好!长沙神经网络人工智能零基础培训行业
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在2004年的电影《机械公敌》（I, Robot）中有一个绝妙的场景，威尔·史密斯（Will Smith）扮演的主角有一段关于计算机的创造力的对白：“机器人能创作交响乐吗？”他问 道：“机器人能在画布上绘出美丽的杰作吗？”与之对话的机器人反诘道：“你能吗？” 乍一看，“机器是否具有创造力”这一问题并不是特别重要。与本书提到的其他问题（比 如未来的就业情况或人工智能医疗）相比，很容易把它当成一个小问题。这个问题是谷歌两 位软件工程师在周五下午喝啤酒聊天时无意谈到的。成都算法模型人工智能零基础培训前景
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