如果人工智能的目標是建造可以模仿人類智能的機器，那么擁有抽象思維能力明顯就 是第二步了。”就像上一章所提到的大多數應用軟件一樣，計算機科學與人工智能實驗室的 項目是深度學習運轉中一個令人印象深刻的案例。但是人們對它的使用方式有著不同的詮 釋。比如，城市規劃者可以利用神經網絡查明城市各個部分的需求詳情，如哪里需要投資， 哪里需要建立醫院或學校但不是現在建立（神經網絡的另一個用途）。與此同時，汽車公司 可以利用同樣的技術自動控制車門來鎖定你的汽車，或當你需要時為你提供一條備選路線。市場對于人工智能產品的呼聲也越來越高。廣東小學人工智能培訓機構
玩具都不具備任何真正的人工智能。即使對福貝娃娃講西班牙語，它也只能夠學習英語。但是，雖然不具備人工智能，這兩款玩具依然值得關注，因為它們能 夠將用戶與其電子寵物聯系起來。大部分案例將兒童作為目標受眾。在人們**狂熱的時候， 有報道稱日本的商人為了在適當的時候“喂”電子寵物，甚至推遲會議時間或取消會議。一位 成年女性會因為電子寵物急迫的提示音而分神，然后發生交通事故。一位乘客拒絕登上飛機，并發誓再也不乘坐同一個航班，就是因為之前一位空乘人員要求她關閉電子寵物，而關 閉電子寵物則相當于將它重新設置。山西百度人工智能培訓機構發展人工智能的壓力來自于基礎研究。
主動人工智能助手的另一個目標是過濾大量的數據并為我們篩選出重要的信息。一家名 為Nara Logics的初創企業創造了一個人工神經網絡，致力于打造一個伴隨人一生的向導。 Nara Logics使用第二章中提到的人腦建模技術，將一個包含大量電影、賓館和飯店信息的數 據庫與一個網絡連接起來，網絡中的一切都是相互連接的。隨著人們不斷加入他們的喜好， 各連接之間的相對權重也不斷發生變化，這樣Nara Logics就能夠清楚知道各個用戶的品位。 通過了解你對價格和環境的偏好，該網絡能夠準確地為用戶提出建議。長期以來，技術人員 一直夢想能夠創造出常伴我們左右的人工智能助手：通過我們明確給出的參數預設或它們的 長期學習，人工智能助手能夠使我們與周圍的一切打交道。
由于用戶數據由智能設備采集并用于城市規劃，因此可能面臨諸多相關挑戰。根據人工 智能的采用方式，智慧城市不是變得越來越緊密，而是變得越來越分散。麻省理工學院計算 機科學與人工智能實驗室（CSAIL）創立的一項深度學習項目發現，通過查看圖像，某一地 區的犯罪率是可以預測的。除了整合如舊金山犯罪定位地圖（San Francisco CrimeSpotting） 等應用上的犯罪數據，深度神經網絡還對400萬張谷歌街景圖片進行了訓練。深度神經網絡 很少專注于具體圖像所呈現的內容，而是主要專注于推理。項目創建者之一的阿迪亞·科斯拉 （Aditya Khosla）對我說：“我們努力在做的是，使展示出的圖片研究不只限于分析看到的 景象。大量的數據建模分析，再加上機器學習的東西，才能做好人工智能。
盡管人們在Siri身上見識到了能夠實際工作的人工智能助手，但是這項技術早在多 年前就已經開發出來了。20世紀80年代后期，蘋果公司首席執行官約翰·斯卡利（John Sculley）委派《星球大戰》的導演喬治·盧卡斯（George Lucas）為“知識領航員”拍一個概念 視頻。該視頻的背景是遙遠的2011年9月，視頻展示了人工智能助手的各種使用方法。其中 有一位大學教授使用一個類似于iPad而且屏幕上有一個人工智能助手的設備，該人工智能助 手看起來就像一位打著領結的管家。人工智能人才相對比較短缺，所以人才的爭奪也比較激烈。黑龍江人工智能培訓機構排行
教育與人工智能深度融合的過程中，如何促進學生的發展？廣東小學人工智能培訓機構
勒布納從1990年開始舉辦一年一度的“勒布納獎”。該獎項每年都吸引來自世界各地 的“聊天機器人”發明家前來參加比賽。他們創造的人工智能將在文本對話中展開蒙蔽人類評 委的競賽。表現比較好的聊天機器人將獲得勒布納個人提供的4 000美元獎金。25 000美元和 100 000美元的獎金目前尚無人領取，這兩項獎金用來獎勵兩種機器人：一種是人類評委完全 無法將其和真人進行區分的聊天機器人；另一種是人類評委無法在解碼和文本理解、視覺和 聽覺輸入方面將其與人類區分的聊天機器人。勒布納表示，只有當這一目標達成，比賽 才能宣告終結。廣東小學人工智能培訓機構
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