早期版本的沃森大廚*生成了可食用的食材清單，隨 后這些單子交給人類(lèi)廚師轉(zhuǎn)換成食譜。沃森大廚現(xiàn)在能夠自主創(chuàng)建食譜，提供食材 數(shù)量和烹飪時(shí)間方面的建議。未來(lái)10年中，人人都有一個(gè)廚房機(jī)器人并不是什么值得大驚小 怪的事，就像前面章節(jié)講述的動(dòng)力機(jī)械公司做漢堡的機(jī)器人，能夠從頭到尾執(zhí)行全部流程。 你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)自己突然渴望某種不知道是否存在的食物，比如韓式雞肉蛋卷？沒(méi)問(wèn)題！當(dāng)你 離開(kāi)的時(shí)候，可以通過(guò)自己的iPhone 12設(shè)置參數(shù)，而到家的時(shí)候，食物就等你品嘗了。英文不好也能學(xué)習(xí)人工智能，還可以順便提高一下英文水平。深圳NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)哪家好
洛恩的進(jìn)化算法遠(yuǎn)不是一個(gè)異常值。除了設(shè)計(jì)，進(jìn)化算法也用于需要?jiǎng)?chuàng)造力的所有領(lǐng) 域。比如，一些建筑師使用進(jìn)化算法按照具體建筑風(fēng)格想出了數(shù)千個(gè)設(shè)計(jì)版本，致使這些設(shè) 計(jì)看起來(lái)像谷歌Deep Dream版的辦公大樓或巴洛克式大教堂。還有一種進(jìn)化算法稱(chēng) 為“Eurequa”，由康奈爾大學(xué)的創(chuàng)新機(jī)器實(shí)驗(yàn)室的主任和該大學(xué)的一位博士開(kāi)發(fā)，它一直從 事描述自然法則的實(shí)驗(yàn)。Eurequa的創(chuàng)立者胡德·利普森（Hod Lipson）表示：“Eurequa不是 一種在旁邊等待的消極算法，它會(huì)提出問(wèn)題，這就是好奇心?！盇I人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)行業(yè)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)找成都深度智谷科技有限公司。
假設(shè)我們已經(jīng)有了功能足夠強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)，那么模擬數(shù)十億互動(dòng)的神經(jīng)元就不再是棘手 的事了。從已經(jīng)展開(kāi)的工作來(lái)看，我們知道在網(wǎng)絡(luò)里組裝數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元并不能產(chǎn)生智能的 人類(lèi)級(jí)大腦，而把數(shù)十億個(gè)傳感器放在一起至多產(chǎn)生一個(gè)功能不錯(cuò)的處理器（CPU）。 秀麗隱桿線(xiàn)蟲(chóng)這樣的神經(jīng)連接體是一個(gè)靜止的環(huán)路，實(shí)際上缺乏所有的環(huán)路運(yùn)行信息。這是 因?yàn)?，?dāng)我們查看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，有些參數(shù)隱藏在我們無(wú)法進(jìn)入的神經(jīng)元內(nèi)。換句話(huà)說(shuō)， 你可能查看了現(xiàn)有計(jì)算機(jī)的藍(lán)圖之后就建造了一臺(tái)計(jì)算機(jī)，但你可能依然會(huì)對(duì)編寫(xiě)微軟Word 程序一頭霧水。
因?yàn)樾沱愲[桿線(xiàn)蟲(chóng)的神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)非常基礎(chǔ)，7 000個(gè)神經(jīng)突觸將有的302個(gè)神經(jīng)元連 接在一起。盡管這種結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單，但是我們對(duì)其神經(jīng)系統(tǒng)的實(shí)際工作原理仍然知之甚少。 自2011年以來(lái)，用計(jì)算機(jī)為該線(xiàn)蟲(chóng)建模的任務(wù)一直由美國(guó)、歐洲和俄羅斯的數(shù)百位科學(xué)家和 程序員組成的國(guó)際團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行。這個(gè)被稱(chēng)為“OpenWorm”的項(xiàng)目試圖建立一個(gè)線(xiàn)蟲(chóng)的仿真物 理軀體和具體的仿真神經(jīng)系統(tǒng)模型。然而，盡管花費(fèi)了大量人力物力，我們依然尚未了解線(xiàn) 蟲(chóng)神經(jīng)元處理信息的機(jī)制，而依靠這種機(jī)制我們可以復(fù)制基本的爬蟲(chóng)行為?！叭斯ぶ悄堋钡恼f(shuō)法一直到很晚才在英國(guó)開(kāi)始普及。
由于當(dāng)今多數(shù)人工智能系統(tǒng)都需要對(duì)之前已有的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，我們可以認(rèn)為本章 前面所有關(guān)于計(jì)算機(jī)創(chuàng)造力的例子都是將舊數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)變成新輸入。即使其結(jié)果是個(gè)新創(chuàng)意， 這個(gè)新創(chuàng)意也只是源自其接入的數(shù)據(jù)，是舊想法的迭代。這是肯定的。然而，稱(chēng)這與人類(lèi)創(chuàng) 作方式根本不同則是個(gè)錯(cuò)誤的說(shuō)法。身為人類(lèi)，我們喜歡神化自己的創(chuàng)造力，將了不起的創(chuàng) 意視作是天才的靈光一現(xiàn)，憑空而生。比如，美國(guó)電子工程師哈羅德·布萊克（Harold Black）在乘船通過(guò)紐約哈德遜河去上班時(shí)想到了負(fù)反饋放大器的主意。這次靈光一現(xiàn)在布萊 克的一生中影響如此深遠(yuǎn)，以至他決定將自傳命名為“渡輪?？恐啊保˙efore the Ferry Docked），盡管在他去世之前這本書(shū)都不曾寫(xiě)完。 高等數(shù)學(xué)是學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)，一般學(xué)習(xí)理工科都需要這個(gè)基礎(chǔ)。蘇州圖像視覺(jué)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)難嗎
數(shù)學(xué)是人工智能的基礎(chǔ)，機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)下人工智能的重點(diǎn)。深圳NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)哪家好
在2004年的電影《機(jī)械公敵》（I, Robot）中有一個(gè)絕妙的場(chǎng)景，威爾·史密斯（Will Smith）扮演的主角有一段關(guān)于計(jì)算機(jī)的創(chuàng)造力的對(duì)白：“機(jī)器人能創(chuàng)作交響樂(lè)嗎？”他問(wèn) 道：“機(jī)器人能在畫(huà)布上繪出美麗的杰作嗎？”與之對(duì)話(huà)的機(jī)器人反詰道：“你能嗎？” 乍一看，“機(jī)器是否具有創(chuàng)造力”這一問(wèn)題并不是特別重要。與本書(shū)提到的其他問(wèn)題（比 如未來(lái)的就業(yè)情況或人工智能醫(yī)療）相比，很容易把它當(dāng)成一個(gè)小問(wèn)題。這個(gè)問(wèn)題是谷歌兩 位軟件工程師在周五下午喝啤酒聊天時(shí)無(wú)意談到的。深圳NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)哪家好
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