擁有創(chuàng)造力很可能是一個人類仍然會對 機器保持優(yōu)勢的特質(zhì)。就像風險資本家、軟件工程師馬克·安德森（Marc Andreessen）所認 為的那樣，在人工智能不斷“蠶食世界”的過程中，那些需要人類創(chuàng)造力的工作很可能禁得起 自動化浪潮的沖擊。 然而，這不是說人工智能沒有創(chuàng)造力。2015年6月，谷歌公布了Deep Dream項目。這家 更關注工程而非美學的公司設立的這一研究項目十分迷人。Deep Dream是一個由人工智能 驅(qū)動的圖片生成程序，工作時它會利用谷歌耗時15年建立索引的圖片庫。幾乎可以肯定地 說，谷歌擁有歸檔了的數(shù)字化圖片，這些圖片被匯聚在一起。2001年，谷歌 已經(jīng)擁有了2.5億張建立了索引且可供用戶搜索的圖片。2005年，這個數(shù)字增至10億，截至 2010年，該索引數(shù)量再次飛躍，達到了100億。到現(xiàn)在，這個數(shù)字應該遠勝以往。不懂技術的人怎么學習和進步來了解人工智能領域？天津圖像生成人工智能零基礎培訓

未來幾年，隨著個人信息泄露到人工智能系統(tǒng)中， 這種曾經(jīng)模糊的輪廓將日益類似于精細的素描，甚至是逼真的油畫。就像我們在第三章所看 到的，這種知識將會重新配置和優(yōu)化我們周圍的世界。你的家門或者所住的酒店房門將只在 你走近之時為你打開。你從未駕駛過的租賃汽車將自動調(diào)節(jié)以滿足你的偏好設置。恒溫器將 深知你喜歡的溫度并自動調(diào)節(jié)，以便提高不同時間的效率。 這不只是采集更多數(shù)據(jù)的問題，而是由億萬人常規(guī)記錄的全新、不同類型的細粒度數(shù)據(jù)。廣州神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能零基礎培訓場景加快人工智能深度應用，培育壯大人工智能產(chǎn)業(yè)，為我國經(jīng)濟發(fā)展注入新動能。

個性捕捉有可能成為某個序列上的下一步，而當史前社會在洞穴的墻上畫下 一些圖像，以之作為戰(zhàn)勝死亡的符號時，這一序列就開始了。當我們注視著羅浮宮里掛著的 《蒙娜麗莎》，或者閱讀《麥克白》的時候，我們窺見了這些作品的作者內(nèi)心，盡管列奧納 多·達·芬奇和威廉·莎士比亞已經(jīng)在幾百年前就離世了。一種所謂的“思維克隆”可能有也 會做同樣的事。除了記錄記憶，人工智能行為建模甚至可能用于預測人們?nèi)绾雾憫谄渌篮?發(fā)生的事件，就像現(xiàn)在我們可以訪問一位已故親屬生前使用的亞馬遜賬戶，獲得符合他們口 味的圖書、電影和音樂專輯推薦一樣，而有些推薦可能是在他們死后創(chuàng)建的。

但這同樣適用于創(chuàng)造力嗎？這依然是遙不可及的任務，還是比我們想象的更接近成功？ 甚至是現(xiàn)在就已經(jīng)出現(xiàn)了嗎？看著谷歌Deep Dream項目生成的這些圖片，我發(fā)現(xiàn)自己一直 疑惑不已：如果我在參觀倫敦泰特藝術館時看到它們，我會有什么反應？我會立即對它們置 之不理，或者，令人尷尬地，我會努力將它們與贏得當年特納獎的其他藝術品區(qū)分開？如果 我們知道它是由谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡創(chuàng)作的由數(shù)據(jù)驅(qū)動的作品，我們的反應會不會與我們認為這是 一名人類藝術家的作品時有所不同？如果碰巧創(chuàng)作出兩幅相同的圖片：一幅由人類創(chuàng)作，另 一幅由人工智能創(chuàng)作，又將如何？我們的判斷會有所不同嗎？人工智能是讓機器達到人的水平，而機器學習是讓機器超 過人的水平。

幾百年以來，人類一直掌握著進化流程，哺育比較符合我 們需求和希望的新動植物物種。11世紀，杰出的波斯學者艾布·萊哈尼·比魯尼（Abu Ray han Biruni）發(fā)現(xiàn)了林業(yè)工人讓樹長得更好的秘訣——留下他們認為好的枝干，砍掉其他枝干。 在18世紀英國農(nóng)業(yè)**期間，這個概念被一個名叫羅伯特·貝克韋爾（Robert Bakewell）的人 轉(zhuǎn)化成了一門科學。貝克韋爾發(fā)現(xiàn)，通過控制繁育，他可以得到產(chǎn)毛高的綿羊和產(chǎn)肉多的肉 牛。隨著越來越多的農(nóng)民聽從貝克韋爾的領導，家畜在體型和品質(zhì)方面都得到了提高。1700 年，待售屠宰的肉牛平均重量約為168公斤，而到1786年，平均重量已經(jīng)翻番，達到381公 斤。人工智能和深度學習，很多人覺得比較難，其實那只是因為沒有遇到能夠講的清楚的人而已。上海python人工智能零基礎培訓合作

人工智能作為學科，經(jīng)歷了幾次大起大落。天津圖像生成人工智能零基礎培訓

2014年1月，亞馬遜獲得一項運輸系統(tǒng)，通 過預測人們的購買傾向并盡早發(fā)貨來大幅縮短交付時間。在某些情況下，亞馬遜稱其可以將 貨物發(fā)送至當?shù)剡\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。 和本書講述的其他技術一樣，這種預測的關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。每次進入網(wǎng)絡空間，我們都會留下 痕跡。每當我們在博客平臺WordPress或LiveJournal寫博客，在推特或Facebook更新狀態(tài)，使 用Contextly應用評論新聞，在美國在線影片租賃商Netflix上選擇電影或電視劇觀看，發(fā)送即 時消息，或者**利用谷歌進行搜索，我們的數(shù)字身份就得到了更新與管理。天津圖像生成人工智能零基礎培訓

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