我們?nèi)绾谓ㄔ爝@樣的一個(gè)大腦？簡單的答案是，就像任何一個(gè)曾 經(jīng)把鬧鐘拆開想要了解其工作原理的人，他知道這是對它的“反向設(shè)計(jì)”。這種行為就是把現(xiàn) 有軟件或硬件拆開，從而了解它的生產(chǎn)方式。一旦我們了解了它的生產(chǎn)方式，我們就可以用 同樣的方法建立一套完全相同的模型。如果我們碰巧知道它已經(jīng)建造成功，還獲取了一些輸 入和輸出的數(shù)據(jù)，我們就可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使它對本書所述的任何事做出相同的舉動。當(dāng)今時(shí)代，把大腦當(dāng)作軟件**成功的嘗試是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?；趯ι锎竽X的簡單 模仿，這些網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)變得越來越復(fù)雜，并且越來越成熟。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)。深圳人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)場景

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?！鄙虾?qiáng)化學(xué)習(xí)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)哪家好從入門到進(jìn)階，成都深度智谷科技公司滿足你在零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)AI的各種需求。

 由于當(dāng)今多數(shù)人工智能系統(tǒng)都需要對之前已有的大量數(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，稱這與人類創(chuàng) 作方式根本不同則是個(gè)錯(cuò)誤的說法。身為人類，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，美國電子工程師哈羅德·布萊克（Harold Black）在乘船通過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都不曾寫完。

洛夫萊斯測試設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)里人工代理是a，人類創(chuàng)造者是h，而原始概念是o。只 有a能夠不需要h解釋實(shí)現(xiàn)方式就能生成o時(shí)，這個(gè)測試才算通過。為了避免o成為隨機(jī)事件， 如偶然的錯(cuò)誤，a必須能夠應(yīng)任何測試評判人的要求重復(fù)生成o。 在論證人工智能通過洛夫萊斯測試還有多久的觀點(diǎn)上，研究人員各持己見。在我看來， 我們已經(jīng)非常接近通過測試，而且我們甚至可能已經(jīng)通過了測試。杰森·洛恩創(chuàng)建的進(jìn)化算法 之類的算法當(dāng)然滿足了很多標(biāo)準(zhǔn)。盡管洛恩自己無法解釋人工代理創(chuàng)建的原始設(shè)計(jì)，但是事 實(shí)證明它非常有效。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的子學(xué)科，但很快就會單獨(dú)成立，并且會比人工智能更宏偉。

通常，谷歌會修正“這類訓(xùn)練事故”。但是對于Deep Dream，谷歌決定從相反的方向開 始。其結(jié)果是帶來了超現(xiàn)實(shí)的圖景，而這似乎更應(yīng)該感謝薩爾瓦多·達(dá)利（Salvador Dal）和 H. P. 洛夫克拉芙特（H. P. Lovecraft），而不是谷歌的聯(lián)合創(chuàng)始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林。 谷歌團(tuán)隊(duì)讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)關(guān)注其發(fā)現(xiàn)的所有異?，F(xiàn)象。由于接到的指令是極度重視在每張圖 片中發(fā)現(xiàn)的元素，Deep Dream創(chuàng)造出了奇妙的夢幻之旅。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收到圖片，并按要求對 其分類，隨后再加入細(xì)節(jié)，就會陷入了一個(gè)陌生但迷人的反饋回路。人工智能是大家公認(rèn)的熱點(diǎn)和未來趨勢，目前對人工智能感興趣的學(xué)生更是不在少數(shù)。長沙tensorflow人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)難嗎

人工智能是一個(gè)必然的趨勢。深圳人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)場景

2014年1月，亞馬遜獲得一項(xiàng)運(yùn)輸系統(tǒng)，通 過預(yù)測人們的購買傾向并盡早發(fā)貨來大幅縮短交付時(shí)間。在某些情況下，亞馬遜稱其可以將 貨物發(fā)送至當(dāng)?shù)剡\(yùn)輸中心，直至訂單如期蜂擁而來。在其他情況下，它會注意送出有針對性 的促銷禮物，以建立信譽(yù)。 和本書講述的其他技術(shù)一樣，這種預(yù)測的關(guān)鍵是分析龐大用戶數(shù)據(jù)的能力。每年我們保 留的自身數(shù)據(jù)量都要超過我們身上的DNA堿基對的數(shù)量。每次進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)空間，我們都會留下 痕跡。每當(dāng)我們在博客平臺WordPress或LiveJournal寫博客，在推特或Facebook更新狀態(tài)，使 用Contextly應(yīng)用評論新聞，在美國在線影片租賃商N(yùn)etflix上選擇電影或電視劇觀看，發(fā)送即 時(shí)消息，或者**利用谷歌進(jìn)行搜索，我們的數(shù)字身份就得到了更新與管理。深圳人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)場景

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