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。相信很多人已经发现了，当下人工智能已经上升到国家发展战略的层面！图像生成人工智能零基础培训发展
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。苏州人脸识别人工智能零基础培训难吗人工智能给人类社会带来了一次又一次惊喜。
与马里乌斯·乌尔萨凯类似，本布里奇的个性捕捉可以使用人工智能模拟挚爱或其他重要 的人物，以便在他们去世后读取他们的记忆和观点。这些替身在未来将成为能够与后代互动 的历史文物，这种互动与我们注视老照片或者聆听人们生前录音颇为相似。你可以将其 当作一个存储着人而非书籍的存储库。关于这个概念的一个更加基础的变体已在几年前由卡 内基–梅隆大学付诸实施，它被称为“人造会谈”（Synthetic Interview）。通过创造能够回答 问题的互动式视频体验，“人造会谈”的想法为亚伯拉罕·林肯等历史人物带来活力。
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。”人工智能的重要性无需多言。
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。”人工智能时代出现了哪些新的高薪职业？西安算法工程师人工智能零基础培训难吗
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目前工匠经济的另一个例子就是网络商店Etsy，人们可以在这里出售手工制品或老式产 品。Etsy在2005年问世，目前提供超过2 900万件不同的手工珠宝、陶器、服装和其他物品。 2014年，该网站的商品销售总额达到19.3亿美元，其中大部分都流进了卖家的口袋。有的卖 家借着手工制品的热度取得了不可思议的成功，每月能赚数千美元。虽然该网站取得了成 功，但人们仍专注于手工制品。当人们知道一位Etsy店铺的老板每月靠卖中国批量生产的发 箍和护腿能赚70 000美元的时候，社区中立即产生了一阵*动。图像生成人工智能零基础培训发展
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