晚上9點放棄看讓你腦子興奮好幾個小時的 《權力游戲》（Game of Thrones）這樣的節目后，為什么不選擇看《摩登家庭》（Modern Family）呢？或許你在觀看一個你喜歡的烹飪節目，智能電視就將節目中的食譜發送至智能 冰箱，冰箱監控著所有食物，所以它知道里面是否存放有烹飪這道菜所必需的各種原料。如 果沒有的話，它可以將所需原料加入家庭采購雜貨的快遞清單之中。隨著越來越多的設備與 網絡連接，能夠提取彼此的數據并由事件驅動程序將它們相互關聯，技術迷期待已久的夢想 即將實現了。 許多成功的人工智能應用都依靠人類生成的數百萬甚至數十億數據。青海人工智能培訓班就業嗎
即使沒有了攝像頭，這些傳感器也能夠分辨出共同生活的是兩個人還是一個人和一只寵物，庫克稱后者為“基于智能家庭的角度不得不處理的噩夢般的場景”。庫 克隨后將傳感器數據與（人類）護工所管理的正常檢測數據進行了比較。“這是令人吃驚的 成功，”她說，“我們在人類的活動與傳感器的健康檢查活動之間發現了高度的關聯性。因 此，我們只能夠依靠他們進行的一些活動，就能夠通過機器學習工具，成功地預測他們正在接受怎樣的診斷。”福建人工智能培訓班廣告人工智能能創造新的富于想象力的解決方案，甚至會超過完成這項工作的人類。
“我們的任務是建立這種個性化的數據集，它整合了你的個人身份、檔案、生物學信 息、年齡、身高、性別、飲食偏好、情緒等信息。”班達爾告訴我這些的時候，我在Jawbone 英國公司的總部諾丁山辦公大廈13層，坐在他的對面，喝著一杯星巴克咖啡。他繼續說 道：“我們也想了解你的相關活動。你什么時候坐著，什么時候活動且消耗卡路里，你的睡 眠質量如何。通過挖掘這些信息，隨著時間的推移，我們可以為你提供大量的信息。我們正 在建立一個關于你的健康的場景化數據集。”
設想一下2020年的自己。下午6點鐘你下班回家，當你駕車準備進入車庫，你面 前的車庫門靜悄悄地打開，示意你進入已經完全聯網的智能家庭。當你走進家里，燈馬上就 自動打開了，并自行調節至你喜歡的低亮度，智能恒溫器則將溫度設置在舒適宜人的23度。 如果家里住著很多人，通過如指紋傳感器或面部識別等一些生物特征識別技術，你的家知道 回來的是你，而不是其他家庭成員。無線揚聲器馬上啟動，選擇播放一些使人心率放緩的軟 搖滾音樂。你的晚餐已經準備就緒，因為根據地理定位系統，你的真空低溫浸入式炊具早就 知道你已經離開了辦公室。所以，現在你有足夠的時間脫掉外套再倒上一杯啤酒了。在客廳 的角落里，55英寸[1]的智能電視用你熟悉的聲音說“歡迎回家”，并建議你看一段昨晚球賽的 集錦，因為它知道你還沒有看。神經網絡或許能在視覺識別上擊敗人腦，但完成這任務，計算機要查看成千上萬甚至上百萬個訓練樣本。
現在，我們處于未來技術的“早期采用”階段，未來技術的支持者聲稱，這些技術將像19 世紀末、20世紀初電力時代的到來一樣，帶來一場巨大的變革。1879年，美國發明家托馬斯· 愛迪生已經能夠在加利福尼亞州門洛帕克市自己的實驗室里生產可靠耐用的電燈泡了。到了 20世紀30年代，美國90%的城市居民，以及越來越多的農村地區的人們都可以利用這項技 術。隨著開關的撥動，電賦予人們控制光的能力，人們能夠控制自己家和工作場所的光線。 這打破了生活的正常生物節奏，使人們能夠隨心所欲地安排自己的工作和娛樂時間。隨之而 來的電網引入了大量的連接設備，創造了工業，并永遠地改變了人們的生活。機器人學與神經系統科學是數以億計的資金涌向人腦逆向工程的原 因。內蒙古人工智能培訓班排名
計算機系統中所用的 軟件與所謂的人腦“濕件”沒有本質區別。青海人工智能培訓班就業嗎
如今，深度學習神經網絡已經成為人工智能的主流，其強調的理念可以追溯到麥卡洛克 和皮茨。盡管該理念仍然是對大腦工作模式的一種模擬（我們將在后續章節中探討更多關于 大腦的生物力學模型），但神經網絡能夠解決問題卻令人驚嘆。傳統人工智能一直 表現良好，直到后來研究人員才發現現實世界與其完美模型并不匹配。與傳統人工智能不同 的是，神經網絡不僅能夠處理規律性事物，還能夠處理規則以外的情況。正如20世紀80年代 的NETtalk一樣，這使其成為處理語言等棘手問題的比較好選擇。深度學習神經網絡還擅長處理 所謂的“分布表征”，這意味著其具有模擬同一表征空間中兩個相似的領域（例如語言 和圖像）的能力。從本質上來講，這意味著神經網絡能夠以類比的方式進行思考，這一點是 傳統人工智能無法企及的。青海人工智能培訓班就業嗎
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