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。尽管机器学习是人工智能的子学科,但很快就会单独成立,并且会比人工智能更宏伟。天津算法工程师人工智能零基础培训难吗
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。杭州pytorch人工智能零基础培训缺人吗成都深度智谷科技公司人工智能零基础培训课开课啦!
早期版本的沃森大厨*生成了可食用的食材清单,随 后这些单子交给人类厨师转换成食谱。沃森大厨现在能够自主创建食谱,提供食材 数量和烹饪时间方面的建议。未来10年中,人人都有一个厨房机器人并不是什么值得大惊小 怪的事,就像前面章节讲述的动力机械公司做汉堡的机器人,能够从头到尾执行全部流程。 你有没有发现自己突然渴望某种不知道是否存在的食物,比如韩式鸡肉蛋卷?没问题!当你 离开的时候,可以通过自己的iPhone 12设置参数,而到家的时候,食物就等你品尝了。
通常,谷歌会修正“这类训练事故”。但是对于Deep Dream,谷歌决定从相反的方向开 始。其结果是带来了超现实的图景,而这似乎更应该感谢萨尔瓦多·达利(Salvador Dal)和 H. P. 洛夫克拉芙特(H. P. Lovecraft),而不是谷歌的联合创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林。 谷歌团队让神经网络重点关注其发现的所有异常现象。由于接到的指令是极度重视在每张图 片中发现的元素,Deep Dream创造出了奇妙的梦幻之旅。神经网络收到图片,并按要求对 其分类,随后再加入细节,就会陷入了一个陌生但迷人的反馈回路。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。
但这同样适用于创造力吗?这依然是遥不可及的任务,还是比我们想象的更接近成功? 甚至是现在就已经出现了吗?看着谷歌Deep Dream项目生成的这些图片,我发现自己一直 疑惑不已:如果我在参观伦敦泰特艺术馆时看到它们,我会有什么反应?我会立即对它们置 之不理,或者,令人尴尬地,我会努力将它们与赢得当年特纳奖的其他艺术品区分开?如果 我们知道它是由谷歌神经网络创作的由数据驱动的作品,我们的反应会不会与我们认为这是 一名人类艺术家的作品时有所不同?如果碰巧创作出两幅相同的图片:一幅由人类创作,另 一幅由人工智能创作,又将如何?我们的判断会有所不同吗?中国人工智能行业正处于一个创新发展时期,对人才的需求也在同步急剧增长。深圳人工智能零基础培训岗位
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