工匠經(jīng)濟(jì)的工作可能會變得非常“高技術(shù)個性化”，這意味著他們依靠的是人與人的 接觸。這使其很難被外包，或者被機(jī)器人或正確的算法所取代。不過，與工業(yè)**時期的工 匠不同，如今工匠經(jīng)濟(jì)中的工人能夠使用技術(shù)增加就業(yè)機(jī)會，而不是被替代。可以以一種數(shù) 碼時代之前從未有過的方式將業(yè)務(wù)擴(kuò)展，覆蓋數(shù)百萬甚至數(shù)十億人。2014年，《商業(yè)內(nèi)幕》 （Business Insider）上有這樣一則故事，一個學(xué)習(xí)能力傾向測驗（SAT）的老師在網(wǎng)絡(luò)通話工 具Skype上進(jìn)行一對一教學(xué)，90分鐘收費1 500美元。即使在一個教育應(yīng)用程序和在線學(xué)習(xí)工 具十分發(fā)達(dá)的時代，這位老師還是能夠收取這么高的費用，這是因為他確實能夠提高學(xué)生的 考試成績。深度智谷科技人工智能零基礎(chǔ)教學(xué)。深圳強(qiáng)化學(xué)習(xí)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)課程

如果摩爾定律繼續(xù)有效，未來幾十年內(nèi)建立一個這種規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是什么問題。不 幸的是，單靠這些并不足以生成大腦般聰慧的智能。我們知道，這是因為盡管計算機(jī)科學(xué)家 建立了擁有上百萬個神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但它仍然還不具備可與動物相提并論的通用人工智 能。在動物界，100萬個神經(jīng)元應(yīng)該能讓大腦具備蜜蜂這個水平（96萬神經(jīng)元）或蟑螂這個 水平（100萬神經(jīng)元）的智能。我們還沒有做到這點。事實上，我們離重造真正的動物系統(tǒng)的“神經(jīng)連接體”或接線圖**近的嘗試是分析一種被稱為秀麗隱桿線蟲的雌雄同體線 蟲。早在20世紀(jì)70年代，諾貝爾獎得主、生物學(xué)家悉尼·布倫納（Sydney Brenner）和他的同 事為了能夠使用功能強(qiáng)大的電子顯微鏡拍攝線蟲細(xì)胞，開始對秀麗隱桿線蟲進(jìn)行切片。到了 1986年，布倫納收集到了足夠多的信息，發(fā)布了這種線蟲完整的神經(jīng)系統(tǒng)連接體。至今，它依然還是我們能夠解碼的所有生物體中完整的神經(jīng)連接體。天津無人駕駛?cè)斯ぶ悄芰慊A(chǔ)培訓(xùn)崗位人工智能的發(fā)展正在愈加受到國家的關(guān)注與政策的扶持，其發(fā)展進(jìn)入新階段，成為國際競爭的新焦點。

涉足現(xiàn)代計算而討論機(jī)器創(chuàng)造力話題的人是阿達(dá)·洛夫萊斯（Ada Lovelace），她是 世界首批計算機(jī)程序員之一。她的創(chuàng)造力并不低于她的父親——浪漫主義詩人拜倫勛爵 （Lord Byron）。19世紀(jì)初，她與查爾斯·巴貝奇（Charles Babbage）一起研究他的分析引 擎。這是歷史上首臺機(jī)械通用計算機(jī)，但是由于缺乏資金，一直沒有完工。雖然洛夫萊斯 被建立分析引擎的想法深深打動，但她認(rèn)為它不可能真正思考，因為它只能運行設(shè)計好的指 令?！霸谏稍瓌?chuàng)事物方面，分析引擎沒有值得驕傲之處，”她恰當(dāng)?shù)貙懙?，“只有我們知?如何命令它，它才能執(zhí)行工作?！?/p>

但這同樣適用于創(chuàng)造力嗎？這依然是遙不可及的任務(wù)，還是比我們想象的更接近成功？ 甚至是現(xiàn)在就已經(jīng)出現(xiàn)了嗎？看著谷歌Deep Dream項目生成的這些圖片，我發(fā)現(xiàn)自己一直 疑惑不已：如果我在參觀倫敦泰特藝術(shù)館時看到它們，我會有什么反應(yīng)？我會立即對它們置 之不理，或者，令人尷尬地，我會努力將它們與贏得當(dāng)年特納獎的其他藝術(shù)品區(qū)分開？如果 我們知道它是由谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)作的由數(shù)據(jù)驅(qū)動的作品，我們的反應(yīng)會不會與我們認(rèn)為這是 一名人類藝術(shù)家的作品時有所不同？如果碰巧創(chuàng)作出兩幅相同的圖片：一幅由人類創(chuàng)作，另 一幅由人工智能創(chuàng)作，又將如何？我們的判斷會有所不同嗎？深度智谷科技的人工智能培訓(xùn)課程包含哪些呢？

在倫敦大英博物館外人行道上等待紅燈 時，美籍匈牙利物理學(xué)家列奧·西拉德（Leó Szilárd）想到了核鏈?zhǔn)椒磻?yīng)的概念等等。像我這 樣的記者都可以舉出例子證明發(fā)明創(chuàng)造是天才靈光一現(xiàn)的結(jié)果。查明當(dāng)人們發(fā)明鼠標(biāo)或創(chuàng)作 改變他們?nèi)松男≌f時他們在干什么之后，人們會覺得這個發(fā)明和創(chuàng)作過程既超然又不難實 現(xiàn)，仿佛靈感隨時可能出現(xiàn)在任何人身上。而現(xiàn)實是，創(chuàng)造力從來不是憑空出現(xiàn)的，它總是結(jié)合了舊想法，踏上新道路。17世紀(jì)頗 具影響力的英國哲學(xué)家托馬斯·霍布斯（Thomas Hobbes）在其著作中將想象力描述成“衰退 的感覺”。換句話說，霍布斯認(rèn)為想象力將我們過去的感覺印象與在此基礎(chǔ)上積累的知識進(jìn) 行了重新構(gòu)建。出于同樣的理由，歷史上的藝術(shù)家讓自己進(jìn)入不同的情緒狀態(tài)，因為這使他 們可以像廚師處理食料一樣汲取從前的經(jīng)驗。人工智能時代出現(xiàn)了哪些新的高薪職業(yè)？深圳自然語言處理人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)前景

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對于保存記憶的興趣終將他引向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由于約翰·霍普菲爾德和其他人的工作，20 世紀(jì)80年代初，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被證明能夠保存聯(lián)想記憶。受到見聞的啟發(fā)，本布里奇猜測足夠大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有或許能夠存儲人類的全部記憶。隨后，他根據(jù)的“運動捕捉”技 術(shù)，將這一理念稱為“個性捕捉”。在“運動捕捉”中，人的運動被掃描進(jìn)計算機(jī)中，用于電子 游戲和電影。本布里奇關(guān)于個性捕捉的大思路是，通過詢問人們大量關(guān)于他們自己的問題， 然后使用這些信息模擬我們所謂的人工智能“頭腦文件”（mindfile），就有可能精確模擬人 在任何既定情境中的行為方式。深圳強(qiáng)化學(xué)習(xí)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)課程

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