依據(jù)不同的人工智能技術(shù)， 以及彼此不同的創(chuàng)作規(guī)則。在我們展開論述之前，必須先準(zhǔn)確定義我所談及的創(chuàng)造力。說起 來容易做起來難。盡管我們對人類大腦所知甚多，但是人類創(chuàng)造力的根源對我們來說還是個(gè) 難解之謎。談到這個(gè)話題是1891年出版的《天才的人類》（The Man of Genius）一書， 其作者是意大利物理學(xué)家切薩雷·隆布羅索（Cesare Lombroso）。隆布羅索將極端創(chuàng)造力與 天才和瘋子聯(lián)系在一起。相關(guān)的特質(zhì)包括左撇子、結(jié)巴、獨(dú)身、早熟以及神經(jīng)質(zhì)：只有一條 可以完全地適用于計(jì)算機(jī)。神經(jīng)學(xué)家使我們距離創(chuàng)造力源自何處的答案更近了一步， 但我們依然無法找到一個(gè)準(zhǔn)確的答案?；蛟S，我們至少可以采用將創(chuàng)造力定義為品質(zhì)這種獲 得了***認(rèn)同的解釋。成為人工智能人才需要哪些能力和素質(zhì)？南京NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)缺人嗎

事實(shí)上，人工創(chuàng)造力是人工智能面臨的**重要的問題之一。谷歌的Deep Dream項(xiàng)目是 否算是藝術(shù)領(lǐng)域或許不能引起所有人的興趣，但創(chuàng)造力的其他含義卻影響重大。1949年，享 有盛譽(yù)的英國神經(jīng)外科醫(yī)生杰弗里·杰弗遜爵士（Sir Geoffrey Jefferson）曾如此爭辯：“只有 機(jī)器由于創(chuàng)作樂符的想法和情緒偶然降臨而創(chuàng)作出一首交響樂或協(xié)奏曲時(shí)，我們才會(huì)認(rèn)同機(jī) 器等同人腦。”如果機(jī)器能夠做到，我們是否應(yīng)該認(rèn)為它有智能？ 沒有什么話題比機(jī)器可能有創(chuàng)造力的想法更引人驚愕。批評者的典型論據(jù)是藝術(shù)是由情 緒而非智慧創(chuàng)造的。北京強(qiáng)化學(xué)習(xí)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)合作中國人工智能行業(yè)正處于一個(gè)創(chuàng)新發(fā)展時(shí)期，對人才的需求也在同步急劇增長。

谷歌通常使用自己的圖片識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖片歸類，而不必由人工完成。比如，谷歌相 冊允許用戶輸入如“摩天大樓”或“畢業(yè)”等搜索關(guān)鍵詞，隨后其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)立即開始查找高大 的塊狀建筑或?qū)W位帽。利用Deep Dream，谷歌團(tuán)隊(duì)設(shè)想，通常用于分類和識別圖片的流程 也可以用于從無到有地生成圖片。這個(gè)設(shè)想是這樣的，在從每一個(gè)可能的角度查看了幾十萬 把不同的椅子之后，谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該不僅能夠識別椅子，而且還能再現(xiàn)一張完美的柏拉 圖式椅子：本·斯蒂勒（Ben Stiller）主演的《德里克·祖蘭德》（Derek Zoolander）中的人物 可能會(huì)將之稱為“椅子的本質(zhì)”。與其說這種再現(xiàn)是基于看到的某把具體椅子，不如說谷歌將 其所知道的椅子的一切信息提煉后創(chuàng)造了一把新的椅子。

至少當(dāng)時(shí)的設(shè)想是這樣的。在Deep Dream項(xiàng)目中，谷歌工程師們實(shí)際上利用了生成圖 片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)有趣的怪癖。無人協(xié)助時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)變得困惑：它從谷歌的100多 億張圖片中發(fā)現(xiàn)了不尋常的關(guān)系，因而很難計(jì)算出物體的邊界。因此，谷歌給柏拉圖式物體（完美的椅子的本質(zhì)）帶上了一些不同尋常的附件，如從Deep Dream的理想化啞鈴上垂下 一條修長豐滿的胳膊，看上去就像粉紅色的長橡膠管。正如谷歌軟件工程師亞歷山大·蒙德維 特塞夫（Alexander Mordvintsev）和邁克·泰卡（Mike Tyka）在博客里寫的那樣：“雖然圖片 上有啞鈴，但是似乎沒有肌肉發(fā)達(dá)的舉重運(yùn)動(dòng)員把它們舉起來的話，啞鈴圖片就顯得不完 整。在這種情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法徹底提取啞鈴的本質(zhì)，或許它永遠(yuǎn)無法展示一個(gè)沒有被手 臂舉著的啞鈴?！鄙疃戎枪瓤萍既斯ぶ悄芰慊A(chǔ)教學(xué)。

20世紀(jì)80年代，貝爾通訊研 究所的一位名叫托馬斯·蘭道爾（Thomas Landauer）的研究員進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)，旨在找出 人類一生中能記住多少事。這些實(shí)驗(yàn)包括要求人們看圖片以及聽單詞、句子和音樂片段。過 了數(shù)分鐘或數(shù)天后，蘭道爾去測試參與者能夠記起多少內(nèi)容。通常采用多選問題來進(jìn)行測 試。盡管他的估計(jì)無法面面俱到，但他推斷，一般人每秒大致可以存儲2比特的信息。人的 一生可以記憶總共109比特（約數(shù)百兆字節(jié)）的信息。鑒于我撰寫本書所用的計(jì)算機(jī)已經(jīng)存 儲了3兆兆字節(jié)的信息，根據(jù)蘭道爾的計(jì)算，即使再低端的個(gè)人電腦也可以存貯數(shù)千個(gè)人類頭腦文件。人工智能當(dāng)下生活中的應(yīng)用和即將帶來的變化。北京算法工程師人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)價(jià)格費(fèi)用

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)。南京NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)缺人嗎

在2004年的電影《機(jī)械公敵》（I, Robot）中有一個(gè)絕妙的場景，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)造力的對白：“機(jī)器人能創(chuàng)作交響樂嗎？”他問 道：“機(jī)器人能在畫布上繪出美麗的杰作嗎？”與之對話的機(jī)器人反詰道：“你能嗎？” 乍一看，“機(jī)器是否具有創(chuàng)造力”這一問題并不是特別重要。與本書提到的其他問題（比 如未來的就業(yè)情況或人工智能醫(yī)療）相比，很容易把它當(dāng)成一個(gè)小問題。這個(gè)問題是谷歌兩 位軟件工程師在周五下午喝啤酒聊天時(shí)無意談到的。南京NLP人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)缺人嗎

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