經過數百次生成，算法給出的結果看起來像個錯誤。洛恩稱其設計類似一個“曲別 針”。他備感失望，就像信誓旦旦保證朋友可以勝任工作，卻看到他酗酒并醉倒在 桌子上一樣。然而，洛恩忠誠地制造了一臺實體原型機，并將它送到了測試室。原型機比他 所見到的其他所有解決方案都要出色。隨后的設計也是同樣的結果，但是由于它們包括的不 必要元素過多，洛恩深感茫然，不知道如何解釋它們為什么可以工作得這樣順利?！白鳛楣こ處?，我們通常能理解計算機設計的一兩個方面，但我們卻不理解設計的其他 部分?！彼f，“如果使用進化算法對天線進行優化，我只有50%的可能可以準確解釋它做出 選擇的理由。其余情況下，對我們來說，計算機設計是不能被理解的。但是它能正常工作， 而作為工程師，我們**終關注的是讓一切正常工作?！比斯ぶ悄艿闹匾詿o需多言。深圳pytorch人工智能零基礎培訓工資高嗎
“專家系統”就試圖創建真實人類專家的克隆版本。通過提取他們的專 業知識并將其轉化成一套概率規則，使其能夠進行計算機處理。如果專家系統按計劃實現， 杰出的心臟病專家、律師或是首席執行官就可以將自己的專業知識復制并傳播到全世界。 在某種意義上，與專家系統相并行的現代系統就是所謂的“推薦系統”(recommender system)。這種信息過濾子系統旨在預測用戶可能對某一特定狹窄域內的條目進行評級或選 擇。閱讀這個條目的每個人都可能遇到亞馬遜或網飛公司的建議：“你喜歡X，所以你可能也 喜歡Y”。有時這些預測不太重要，但是就像我們喜歡把自己當成完全不可預知的物種一樣， 這些預測常常準確得驚人。杭州無人駕駛人工智能零基礎培訓內容在人工智能研究的早期，就有 AI 和 IA之分。
只有生成新穎性還遠遠不夠。雖然我的電影簡述生成項目可能效率很高，但它可能只是把多數編劇所面臨的難題顛倒了過來。與沒有足夠的創意可選不同，突然之間，我們變 得有太多的創意可以選擇。這仍然是個數據問題，只是反過來了而已。使人們具有創造力的 是識別按照正確原則處理某一創意的能力。1997年史蒂夫·喬布斯重回蘋果之后不久，他將創 新描述成否定1 000個可能創意的能力。“你必須精心選擇?！彼f，“實際上，我因我們沒做 那些事而感到驕傲，就如同因我們所做的事感到驕傲一樣?！眴滩妓诡I導蘋果創造了 iTunes、iPod、iPhone和iPad，但在此之前，他否決了幾十個他離職期間蘋果公司一直研發的 產品。
至少當時的設想是這樣的。在Deep Dream項目中，谷歌工程師們實際上利用了生成圖 片的神經網絡的一個有趣的怪癖。無人協助時，神經網絡就會變得困惑：它從谷歌的100多 億張圖片中發現了不尋常的關系，因而很難計算出物體的邊界。因此，谷歌給柏拉圖式物體（完美的椅子的本質）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達的舉重運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，神經網絡無法徹底提取啞鈴的本質，或許它永遠無法展示一個沒有被手 臂舉著的啞鈴?！睂W科交叉如此廣的人工智能，該如何入門呢？
在某種程度上，人人都具有創造 力，雖然并不是所有的個人創造力都擁有相同的社會價值。比如，孩子想出的對于他們而言 是新穎的想法，但這個想法通常是人人所熟知的。父母采取獎勵這種行為，因為“獎勵”展現 了他們的孩子在學習，但小湯米學會了如何開門或寫數字8就不太可能持續吸引公眾，因為 這些事大家早已熟視。同樣的例子，我可以告訴你我早有關于觸屏智能手機及其應用商店的 創意，但除非我能證明我的想法早于蘋果公司，不然蘋果的律師不可能為此睡不著覺。深度智谷科技人工智能零基礎教學。深圳NLP人工智能零基礎培訓內容
相信很多人已經發現了，當下人工智能已經上升到國家發展戰略的層面！深圳pytorch人工智能零基礎培訓工資高嗎
現在有許多關于如何更好完成這個項目的想法。未來學家雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil） 目前被谷歌聘為工程總監之一，他建議使用小型微觀納米機器人掃描人腦。這有點像第三章 里描述的可注射式智能設備。實現庫茲韋爾的愿景需要數十億個這種掃描機器人，其尺寸如 同人類的血液細胞，它甚至可以更小，從而進入大腦，通過內部掃描來捕捉“所有的神 經元細節”。從理論上來講，這是個好想法，但庫茲韋爾的樂觀想法一直為一些神經系統科學家所批 判。因為他這種關于人腦科學的說法就像是建議我們要增強對瀕危物種的意識，而做法則是 在雨林的建造很多公路，以便人們可以近距離觀看動物。深圳pytorch人工智能零基礎培訓工資高嗎
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