目前工匠經(jīng)濟(jì)的另一個(gè)例子就是網(wǎng)絡(luò)商店Etsy,人們可以在這里出售手工制品或老式產(chǎn) 品。Etsy在2005年問(wèn)世,目前提供超過(guò)2 900萬(wàn)件不同的手工珠寶、陶器、服裝和其他物品。 2014年,該網(wǎng)站的商品銷(xiāo)售總額達(dá)到19.3億美元,其中大部分都流進(jìn)了賣(mài)家的口袋。有的賣(mài) 家借著手工制品的熱度取得了不可思議的成功,每月能賺數(shù)千美元。雖然該網(wǎng)站取得了成 功,但人們?nèi)詫?zhuān)注于手工制品。當(dāng)人們知道一位Etsy店鋪的老板每月靠賣(mài)中國(guó)批量生產(chǎn)的發(fā) 箍和護(hù)腿能賺70 000美元的時(shí)候,社區(qū)中立即產(chǎn)生了一陣*動(dòng)。英文不好也能學(xué)習(xí)人工智能,還可以順便提高一下英文水平。廣州圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)難嗎
在某種程度上,人人都具有創(chuàng)造 力,雖然并不是所有的個(gè)人創(chuàng)造力都擁有相同的社會(huì)價(jià)值。比如,孩子想出的對(duì)于他們而言 是新穎的想法,但這個(gè)想法通常是人人所熟知的。父母采取獎(jiǎng)勵(lì)這種行為,因?yàn)椤蔼?jiǎng)勵(lì)”展現(xiàn) 了他們的孩子在學(xué)習(xí),但小湯米學(xué)會(huì)了如何開(kāi)門(mén)或?qū)憯?shù)字8就不太可能持續(xù)吸引公眾,因?yàn)?這些事大家早已熟視。同樣的例子,我可以告訴你我早有關(guān)于觸屏智能手機(jī)及其應(yīng)用商店的 創(chuàng)意,但除非我能證明我的想法早于蘋(píng)果公司,不然蘋(píng)果的律師不可能為此睡不著覺(jué)。武漢神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)缺人嗎成都深度智谷科技交你如何通過(guò)學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)。
直到現(xiàn)在,神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)主要沿著兩個(gè)方向發(fā)展。一個(gè)是研究者專(zhuān)注于個(gè)體神經(jīng)元的微 觀研究。這取得了一些進(jìn)步,但它只提供了一些有關(guān)大腦機(jī)能的有限知識(shí),因?yàn)樗鲆暳税l(fā) 生在神經(jīng)元周?chē)拇竽X網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)。另一個(gè)是研究者關(guān)注大腦不同部分的宏觀皮層架構(gòu),在大 腦皮層里,小的可分解單元可能是幾十萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元。一直以來(lái),這種研究主要通過(guò)實(shí)際移 除部分人類(lèi)大腦,并在顯微鏡下進(jìn)行分析來(lái)進(jìn)行。我們能夠以微創(chuàng)的方式進(jìn)行這項(xiàng)研 究。1990年,日本物理學(xué)家小川誠(chéng)二(Seiji Ogawa)和他的同事創(chuàng)立了一種腦成像技術(shù),稱(chēng) 為功能性磁共振成像,簡(jiǎn)稱(chēng)fMRI,由于能夠找出哪部分大腦對(duì)某些類(lèi)型的行為負(fù)責(zé),它創(chuàng)造 了許多令人矚目的成就。
事實(shí)上,人工創(chuàng)造力是人工智能面臨的**重要的問(wèn)題之一。谷歌的Deep Dream項(xiàng)目是 否算是藝術(shù)領(lǐng)域或許不能引起所有人的興趣,但創(chuàng)造力的其他含義卻影響重大。1949年,享 有盛譽(yù)的英國(guó)神經(jīng)外科醫(yī)生杰弗里·杰弗遜爵士(Sir Geoffrey Jefferson)曾如此爭(zhēng)辯:“只有 機(jī)器由于創(chuàng)作樂(lè)符的想法和情緒偶然降臨而創(chuàng)作出一首交響樂(lè)或協(xié)奏曲時(shí),我們才會(huì)認(rèn)同機(jī) 器等同人腦。”如果機(jī)器能夠做到,我們是否應(yīng)該認(rèn)為它有智能? 沒(méi)有什么話題比機(jī)器可能有創(chuàng)造力的想法更引人驚愕。批評(píng)者的典型論據(jù)是藝術(shù)是由情 緒而非智慧創(chuàng)造的。人工智能的發(fā)展正在愈加受到國(guó)家的關(guān)注與政策的扶持,其發(fā)展進(jìn)入新階段,成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)。
擁有創(chuàng)造力很可能是一個(gè)人類(lèi)仍然會(huì)對(duì) 機(jī)器保持優(yōu)勢(shì)的特質(zhì)。就像風(fēng)險(xiǎn)資本家、軟件工程師馬克·安德森(Marc Andreessen)所認(rèn) 為的那樣,在人工智能不斷“蠶食世界”的過(guò)程中,那些需要人類(lèi)創(chuàng)造力的工作很可能禁得起 自動(dòng)化浪潮的沖擊。 然而,這不是說(shuō)人工智能沒(méi)有創(chuàng)造力。2015年6月,谷歌公布了Deep Dream項(xiàng)目。這家 更關(guān)注工程而非美學(xué)的公司設(shè)立的這一研究項(xiàng)目十分迷人。Deep Dream是一個(gè)由人工智能 驅(qū)動(dòng)的圖片生成程序,工作時(shí)它會(huì)利用谷歌耗時(shí)15年建立索引的圖片庫(kù)。幾乎可以肯定地 說(shuō),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(hù)搜索的圖片。2005年,這個(gè)數(shù)字增至10億,截至 2010年,該索引數(shù)量再次飛躍,達(dá)到了100億。到現(xiàn)在,這個(gè)數(shù)字應(yīng)該遠(yuǎn)勝以往。人工智能應(yīng)用非常多,目前金融、汽車(chē)、零售、大健康、安防、教育等領(lǐng)域都有涉及。上海tensorflow人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)課程
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在現(xiàn) 在,神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家已經(jīng)大致了解了大腦神經(jīng)元的作用是什么,以及它們是如何與其他神經(jīng) 元相互交流的,但他們?nèi)匀粺o(wú)法明確地說(shuō)出實(shí)際交流的是什么。神經(jīng)元有上百乃至上千個(gè)變 體,每個(gè)變體都有自己的細(xì)胞類(lèi)型和不同的分子特性?,F(xiàn)在,我們?nèi)匀徊恢酪还灿卸嗌俜N 神經(jīng)元,或者每種神經(jīng)元的電學(xué)或結(jié)構(gòu)屬性是什么。我們也不知道大腦采用什么格式進(jìn)行編 碼。我們知道計(jì)算機(jī)使用JPEG和GIF等文件格式為圖片進(jìn)行編碼,或者DOC和TXT格式為文 本文件進(jìn)行編碼。理解大腦意味著不僅要理解單個(gè)神經(jīng)元的工作方式,也要理解與它們并行的作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一部分的其他神經(jīng)元之間的互動(dòng)方式。廣州圖像生成人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)難嗎
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