1999年，Jawbone以為美軍開(kāi)發(fā)降噪技術(shù)而起家，隨后才涉足藍(lán)牙頭戴設(shè)備、揚(yáng)聲器以 及后來(lái)的可穿戴生活記錄儀等領(lǐng)域。就是可穿戴生活記錄儀這種裝滿傳感器的智能設(shè)備使 Jawbone聞名于世，如UP3，它是一種如同手表的細(xì)腕帶，專注地記錄著從你的睡眠模 式、呼吸節(jié)奏、心率到“皮膚電反應(yīng)”等所有事情的設(shè)備。Jawbone的大量用戶所生成的原始 數(shù)據(jù)使班達(dá)爾知道了如此多的“真相”?，F(xiàn)在，這些數(shù)據(jù)包括了3萬(wàn)億步、2.5億次睡眠以及將 近200萬(wàn)頓飯。隨著時(shí)間的流逝，數(shù)據(jù)將繼續(xù)增加，還可能納入幾十種其他的計(jì)量?jī)?nèi)容。簡(jiǎn)而言之，Jawbone希望成為你計(jì)量生物學(xué)上的記錄者。人工智能的潛在危險(xiǎn)、我們對(duì)其日漸依賴以及法律的灰色地帶共同構(gòu)成了非常重要的問(wèn)題。福建如何挑選人工智能培訓(xùn)班

除了擁有能夠彼此交流的設(shè)備，聯(lián)網(wǎng)的智能家庭與現(xiàn)在的家庭一個(gè)很大的區(qū)別將是使用 人工智能去建立目標(biāo)，我們的設(shè)備可以根據(jù)這些目標(biāo)努力使我們的生活過(guò)得更加輕松，更加 舒適，更加富有成效。 “實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)想，使用所有這些可以進(jìn)行一些思考的設(shè)備，可以采用以下兩種方式 中的一種。”被稱為人工智能“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”領(lǐng)域（涉及人工智能形成并追逐目標(biāo)的能力）的專家理查德·薩頓（Richard Sutton）表示，“你可以擁有執(zhí)行單獨(dú)目標(biāo)的實(shí)體，比如，恒溫 器的‘目標(biāo)’可能是提高效率并節(jié)省燃料。冰箱的‘目標(biāo)’是在你需要的時(shí)候確保隨時(shí)為你提供食 物。這樣做的結(jié)果可能是你的智能設(shè)備為計(jì)算出各自目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)而爭(zhēng)斗不休。而另一種方 式是將所有設(shè)備互聯(lián)，從而形成一個(gè)決策者?！备＝ㄈ绾翁暨x人工智能培訓(xùn)班當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)始騰飛時(shí)，建立一種“蜂群思維”的想法引發(fā)了時(shí)代思潮。

令人印象深刻的應(yīng)用程序隨處可見(jiàn)。2011年，就在辛頓加入谷歌之前的那個(gè)夏天，谷歌 工程師杰夫·迪安（Jeff Dean）、格雷格·科拉多（Greg Corrado）和斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué) 家吳恩達(dá)（Andrew Ng）共同推出了“谷歌大腦”（Google Brain）項(xiàng)目。谷歌大腦項(xiàng)目都在谷 歌公司半公開(kāi)的實(shí)驗(yàn)室“谷歌X”中進(jìn)行，使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別高水平概念，例如通過(guò)分析 視頻網(wǎng)站YouTube的視頻中靜止的圖像來(lái)識(shí)別貓，而之前并不向它解釋貓到底是什么。（巧 合的是，這實(shí)際上就是弗蘭克·羅森布拉特半個(gè)世紀(jì)前對(duì)《紐約客》雜志說(shuō)過(guò)的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終能夠?qū)崿F(xiàn)”的那個(gè)目標(biāo)。）

在執(zhí)行預(yù)測(cè)和診斷的同時(shí)，我們可以準(zhǔn) 確了解特定疾病或癥狀出現(xiàn)時(shí)的必要條件，并且可以制定前瞻式預(yù)防措施，從而確保病癥不 會(huì)發(fā)生?；颊呖赡芫哂袑?dǎo)致疾病發(fā)作的特殊誘因，例如寒冷、運(yùn)動(dòng)、花粉或者其他過(guò)敏 原，這些誘因可以通過(guò)智能設(shè)備分析出來(lái)。當(dāng)這些風(fēng)險(xiǎn)反復(fù)出現(xiàn)時(shí)，患者可以收到警告以提 前服藥，或者避開(kāi)特殊的地點(diǎn)。還有一個(gè)例子，通過(guò)細(xì)微的聲音顫動(dòng)和降低音量等這些不易 為人耳察覺(jué)的方式，一位對(duì)此還未察覺(jué)的遭受神經(jīng)退行性紊亂的帕金森綜合征患者可能早在 醫(yī)生診斷出來(lái)之前就接到了病癥即將發(fā)作的警告。盡管當(dāng)前還沒(méi)有帕金森綜合征的方 法，但早期診斷可能有助于改善生活質(zhì)量。人工智能能熟練地講述自己創(chuàng)作的故事。

維納和畢格羅解決了向飛行 中的飛機(jī)提高開(kāi)火準(zhǔn)確率的難題。這曾經(jīng)是個(gè)難題，因?yàn)榕谑直仨氼A(yù)先判斷目標(biāo)的位置。他 們的解決方案是通過(guò)預(yù)測(cè)目標(biāo)飛行位置并相應(yīng)調(diào)?；鹋诘拿闇?zhǔn)器，從而自動(dòng)調(diào)整炮手的瞄準(zhǔn) 過(guò)程。維納與之前 的研究者不同，他將反饋構(gòu)想成一種通用的普適原則。他認(rèn)為，反饋能夠以同樣的方式應(yīng)用 于機(jī)器、組織、城市甚至是人的大腦。他在1905年出版的《人類的人類用法》（The Human Use of Human Beings）一書中記錄下了許多這樣的設(shè)想，此書比“人工智能”的正式問(wèn)世早了6 年。軟件工程師、搜索引擎優(yōu)化專家、數(shù)據(jù)庫(kù)管理員和在電子游戲中使 用人工智能鼓舞數(shù)百萬(wàn)“粉絲”的游戲開(kāi)發(fā)者。福建如何挑選人工智能培訓(xùn)班

以利用生成的數(shù)據(jù)做廣告或使其人工智能 系統(tǒng)更加智能。福建如何挑選人工智能培訓(xùn)班

美國(guó)馬里蘭大學(xué)的一組研究人員給機(jī)器 人放了一段YouTube上的烹飪視頻，這樣就教會(huì)了機(jī)器人如何烹飪一頓簡(jiǎn)餐。這一過(guò)程中沒(méi) 有任何直接人為的輸入，只要提供正確的餐具，機(jī)器人就可以直接復(fù)制視頻中顯示的任務(wù)， 而且準(zhǔn)確率非常高。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，類似的機(jī)器人深度學(xué)習(xí)也可以應(yīng)用于維修等領(lǐng)域。 目前已經(jīng)證明，深度學(xué)習(xí)在翻譯領(lǐng)域是必不可少的。2012年12月，微軟的研發(fā)總監(jiān)里克· 雷斯特（Rick Rashid）展示了一款震撼人心的英漢語(yǔ)音識(shí)別和翻譯系統(tǒng)。福建如何挑選人工智能培訓(xùn)班

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