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经过数百次生成，算法给出的结果看起来像个错误。洛恩称其设计类似一个“曲别 针”。他备感失望，就像信誓旦旦保证朋友可以胜任工作，却看到他酗酒并醉倒在 桌子上一样。然而，洛恩忠诚地制造了一台实体原型机，并将它送到了测试室。原型机比他 所见到的其他所有解决方案都要出色。随后的设计也是同样的结果，但是由于它们包括的不 必要元素过多，洛恩深感茫然，不知道如何解释它们为什么可以工作得这样顺利。“作为工程师，我们通常能理解计算机设计的一两个方面，但我们却不理解设计的其他 部分。”他说，“如果使用进化算法对天线进行优化，我只有50%的可能可以准确解释它做出 选择的理由。其余情况下，对我们来说，计算机设计是不能被理解的。但是它能正常工作， 而作为工程师，我们**终关注的是让一切正常工作。”人工智能是一个必然的趋势。西安深度学习人工智能零基础培训应用

拥有创造力很可能是一个人类仍然会对 机器保持优势的特质。就像风险资本家、软件工程师马克·安德森（Marc Andreessen）所认 为的那样，在人工智能不断“蚕食世界”的过程中，那些需要人类创造力的工作很可能禁得起 自动化浪潮的冲击。 然而，这不是说人工智能没有创造力。2015年6月，谷歌公布了Deep Dream项目。这家 更关注工程而非美学的公司设立的这一研究项目十分迷人。Deep Dream是一个由人工智能 驱动的图片生成程序，工作时它会利用谷歌耗时15年建立索引的图片库。几乎可以肯定地 说，谷歌拥有归档了的数字化图片，这些图片被汇聚在一起。2001年，谷歌 已经拥有了2.5亿张建立了索引且可供用户搜索的图片。2005年，这个数字增至10亿，截至 2010年，该索引数量再次飞跃，达到了100亿。到现在，这个数字应该远胜以往。上海AI人工智能零基础培训哪家好人工智能应用非常多，目前金融、汽车、零售、大健康、安防、教育等领域都有涉及。

几百年以来，人类一直掌握着进化流程，哺育比较符合我 们需求和希望的新动植物物种。11世纪，杰出的波斯学者艾布·莱哈尼·比鲁尼（Abu Ray han Biruni）发现了林业工人让树长得更好的秘诀——留下他们认为好的枝干，砍掉其他枝干。 在18世纪英国农业**期间，这个概念被一个名叫罗伯特·贝克韦尔（Robert Bakewell）的人 转化成了一门科学。贝克韦尔发现，通过控制繁育，他可以得到产毛高的绵羊和产肉多的肉 牛。随着越来越多的农民听从贝克韦尔的领导，家畜在体型和品质方面都得到了提高。1700 年，待售屠宰的肉牛平均重量约为168公斤，而到1786年，平均重量已经翻番，达到381公 斤。

在人们眼里，艺术家是感性的，而计算机则是超级理性的象征。《时代 周刊》的列夫·格罗斯曼（Lev Grossman）认为：“创作一件艺术品是我们为人类而且为人 类保留的活动之一。这是一种自我表达行为，如果没有自我，你就不会创作。” 想一想在科幻作品中经常出现的人工智能形象，那些人工智能获得了人类的情绪，但后来却变得像机器一样毫无用处（甚至非常危险）。人工智能的研究史表明，注重重新塑造机 器内在情感的研究相对较少，这种情况一直持续到现在。不加抑制的情感往往导致冲动和非 理性，而人工智能的目标是打造理性、符合逻辑的机器。人工智能将会替代更多的工作，还是会创造更多就业机会？

在伦敦大英博物馆外人行道上等待红灯 时，美籍匈牙利物理学家列奥·西拉德（Leó Szilárd）想到了核链式反应的概念等等。像我这 样的记者都可以举出例子证明发明创造是天才灵光一现的结果。查明当人们发明鼠标或创作 改变他们人生的小说时他们在干什么之后，人们会觉得这个发明和创作过程既超然又不难实 现，仿佛灵感随时可能出现在任何人身上。而现实是，创造力从来不是凭空出现的，它总是结合了旧想法，踏上新道路。17世纪颇 具影响力的英国哲学家托马斯·霍布斯（Thomas Hobbes）在其著作中将想象力描述成“衰退 的感觉”。换句话说，霍布斯认为想象力将我们过去的感觉印象与在此基础上积累的知识进 行了重新构建。出于同样的理由，历史上的艺术家让自己进入不同的情绪状态，因为这使他 们可以像厨师处理食料一样汲取从前的经验。人工智能给人类社会带来了一次又一次惊喜。杭州语音识别人工智能零基础培训机构

高等数学是学习人工智能的基础，一般学习理工科都需要这个基础。西安深度学习人工智能零基础培训应用

在实验中，休斯敦大学的研究人员开发了一种大脑机器界面，它不再需要 移植进大脑，而只要一个脑电帽，通过这顶帽子该界面可以检测大脑通过头皮的脑电活动。 尽管生成的信号比在大脑里实际放置一个纳米微电极产生的电噪多，但研究人员却能够缩小 或放大人脑有用的信号运行的频率。结果，和埃里克·索尔托一样，测试中56岁的截肢患者能 够使用机械手臂捡起各种物体，包括水瓶。2013年，一组研究人员得出了一个3D人脑扫描图，它占用 了一兆兆（1012）字节的空间。尽管这些扫描图依然还不足以回答大脑微观结构方面的问 题，但这些图告诉了我们一些大脑显微解剖学不曾告诉我们的细节。西安深度学习人工智能零基础培训应用

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