1999年，Jawbone以為美軍開發(fā)降噪技術而起家，隨后才涉足藍牙頭戴設備、揚聲器以 及后來的可穿戴生活記錄儀等領域。就是可穿戴生活記錄儀這種裝滿傳感器的智能設備使 Jawbone聞名于世，如UP3，它是一種如同手表的細腕帶，專注地記錄著從你的睡眠模 式、呼吸節(jié)奏、心率到“皮膚電反應”等所有事情的設備。Jawbone的大量用戶所生成的原始 數(shù)據(jù)使班達爾知道了如此多的“真相”?，F(xiàn)在，這些數(shù)據(jù)包括了3萬億步、2.5億次睡眠以及將 近200萬頓飯。隨著時間的流逝，數(shù)據(jù)將繼續(xù)增加，還可能納入幾十種其他的計量內(nèi)容。簡而言之，Jawbone希望成為你計量生物學上的記錄者。人工智能的潛在危險、我們對其日漸依賴以及法律的灰色地帶共同構成了非常重要的問題。福建如何挑選人工智能培訓班

除了擁有能夠彼此交流的設備，聯(lián)網(wǎng)的智能家庭與現(xiàn)在的家庭一個很大的區(qū)別將是使用 人工智能去建立目標，我們的設備可以根據(jù)這些目標努力使我們的生活過得更加輕松，更加 舒適，更加富有成效。 “實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的設想，使用所有這些可以進行一些思考的設備，可以采用以下兩種方式 中的一種?！北环Q為人工智能“強化學習”領域（涉及人工智能形成并追逐目標的能力）的**理查德·薩頓（Richard Sutton）表示，“你可以擁有執(zhí)行單獨目標的實體，比如，恒溫 器的‘目標’可能是提高效率并節(jié)省燃料。冰箱的‘目標’是在你需要的時候確保隨時為你提供食 物。這樣做的結果可能是你的智能設備為計算出各自目標的優(yōu)先級而爭斗不休。而另一種方 式是將所有設備互聯(lián)，從而形成一個決策者?！备＝ㄈ绾翁暨x人工智能培訓班當互聯(lián)網(wǎng)開始騰飛時，建立一種“蜂群思維”的想法引發(fā)了時代思潮。

令人印象深刻的應用程序隨處可見。2011年，就在辛頓加入谷歌之前的那個夏天，谷歌 工程師杰夫·迪安（Jeff Dean）、格雷格·科拉多（Greg Corrado）和斯坦福大學計算機科學 家吳恩達（Andrew Ng）共同推出了“谷歌大腦”（Google Brain）項目。谷歌大腦項目都在谷 歌公司半公開的實驗室“谷歌X”中進行，使用深度學習網(wǎng)絡識別高水平概念，例如通過分析 視頻網(wǎng)站YouTube的視頻中靜止的圖像來識別貓，而之前并不向它解釋貓到底是什么。（巧 合的是，這實際上就是弗蘭克·羅森布拉特半個世紀前對《紐約客》雜志說過的“神經(jīng)網(wǎng)絡終能夠?qū)崿F(xiàn)”的那個目標。）

在執(zhí)行預測和診斷的同時，我們可以準 確了解特定疾病或癥狀出現(xiàn)時的必要條件，并且可以制定前瞻式預防措施，從而確保病癥不 會發(fā)生?；颊呖赡芫哂袑е录膊“l(fā)作的特殊誘因，例如寒冷、運動、花粉或者其他過敏 原，這些誘因可以通過智能設備分析出來。當這些風險反復出現(xiàn)時，患者可以收到警告以提 前服藥，或者避開特殊的地點。還有一個例子，通過細微的聲音顫動和降低音量等這些不易 為人耳察覺的方式，一位對此還未察覺的遭受神經(jīng)退行性紊亂的帕金森綜合征患者可能早在 醫(yī)生診斷出來之前就接到了病癥即將發(fā)作的警告。盡管當前還沒有帕金森綜合征的方 法，但早期診斷可能有助于改善生活質(zhì)量。人工智能能熟練地講述自己創(chuàng)作的故事。

維納和畢格羅解決了向飛行 中的飛機提高開火準確率的難題。這曾經(jīng)是個難題，因為炮手必須預先判斷目標的位置。他 們的解決方案是通過預測目標飛行位置并相應調(diào)校火炮的瞄準器，從而自動調(diào)整炮手的瞄準 過程。維納與之前 的研究者不同，他將反饋構想成一種通用的普適原則。他認為，反饋能夠以同樣的方式應用 于機器、組織、城市甚至是人的大腦。他在1905年出版的《人類的人類用法》（The Human Use of Human Beings）一書中記錄下了許多這樣的設想，此書比“人工智能”的正式問世早了6 年。軟件工程師、搜索引擎優(yōu)化**、數(shù)據(jù)庫管理員和在電子游戲中使 用人工智能鼓舞數(shù)百萬“粉絲”的游戲開發(fā)者。福建如何挑選人工智能培訓班

以利用生成的數(shù)據(jù)做廣告或使其人工智能 系統(tǒng)更加智能。福建如何挑選人工智能培訓班

美國馬里蘭大學的一組研究人員給機器 人放了一段YouTube上的烹飪視頻，這樣就教會了機器人如何烹飪一頓簡餐。這一過程中沒 有任何直接人為的輸入，只要提供正確的餐具，機器人就可以直接復制視頻中顯示的任務， 而且準確率非常高。長遠來看，類似的機器人深度學習也可以應用于維修等領域。 目前已經(jīng)證明，深度學習在翻譯領域是必不可少的。2012年12月，微軟的研發(fā)總監(jiān)里克· 雷斯特（Rick Rashid）展示了一款震撼人心的英漢語音識別和翻譯系統(tǒng)。福建如何挑選人工智能培訓班

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