假設我們已經有了功能足夠強大的計算機，那么模擬數十億互動的神經元就不再是棘手 的事了。從已經展開的工作來看，我們知道在網絡里組裝數十億個神經元并不能產生智能的 人類級大腦，而把數十億個傳感器放在一起至多產生一個功能不錯的處理器（CPU）。 秀麗隱桿線蟲這樣的神經連接體是一個靜止的環路，實際上缺乏所有的環路運行信息。這是 因為，當我們查看神經網絡的時候，有些參數隱藏在我們無法進入的神經元內。換句話說， 你可能查看了現有計算機的藍圖之后就建造了一臺計算機，但你可能依然會對編寫微軟Word 程序一頭霧水。人工智能新技術帶來哪些的新機會。蘇州智能機器人人工智能零基礎培訓場景

工匠經濟的工作可能會變得非常“高技術個性化”，這意味著他們依靠的是人與人的 接觸。這使其很難被外包，或者被機器人或正確的算法所取代。不過，與工業**時期的工 匠不同，如今工匠經濟中的工人能夠使用技術增加就業機會，而不是被替代。可以以一種數 碼時代之前從未有過的方式將業務擴展，覆蓋數百萬甚至數十億人。2014年，《商業內幕》 （Business Insider）上有這樣一則故事，一個學習能力傾向測驗（SAT）的老師在網絡通話工 具Skype上進行一對一教學，90分鐘收費1 500美元。即使在一個教育應用程序和在線學習工 具十分發達的時代，這位老師還是能夠收取這么高的費用，這是因為他確實能夠提高學生的 考試成績。北京強化學習人工智能零基礎培訓工資高嗎人工智能時代出現了哪些新的高薪職業？

現在有許多關于如何更好完成這個項目的想法。未來學家雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil） 目前被谷歌聘為工程總監之一，他建議使用小型微觀納米機器人掃描人腦。這有點像第三章 里描述的可注射式智能設備。實現庫茲韋爾的愿景需要數十億個這種掃描機器人，其尺寸如 同人類的血液細胞，它甚至可以更小，從而進入大腦，通過內部掃描來捕捉“所有的神 經元細節”。從理論上來講，這是個好想法，但庫茲韋爾的樂觀想法一直為一些神經系統科學家所批 判。因為他這種關于人腦科學的說法就像是建議我們要增強對瀕危物種的意識，而做法則是 在雨林的建造很多公路，以便人們可以近距離觀看動物。

只有生成新穎性還遠遠不夠。雖然我的電影簡述生成項目可能效率很高，但它可能只是把多數編劇所面臨的難題顛倒了過來。與沒有足夠的創意可選不同，突然之間，我們變 得有太多的創意可以選擇。這仍然是個數據問題，只是反過來了而已。使人們具有創造力的 是識別按照正確原則處理某一創意的能力。1997年史蒂夫·喬布斯重回蘋果之后不久，他將創 新描述成否定1 000個可能創意的能力。“你必須精心選擇。”他說，“實際上，我因我們沒做 那些事而感到驕傲，就如同因我們所做的事感到驕傲一樣。”喬布斯領導蘋果創造了 iTunes、iPod、iPhone和iPad，但在此之前，他否決了幾十個他離職期間蘋果公司一直研發的 產品。數學是人工智能的基礎，機器學習是當下人工智能的重點。

2014年1月，亞馬遜獲得一項運輸系統，通 過預測人們的購買傾向并盡早發貨來大幅縮短交付時間。在某些情況下，亞馬遜稱其可以將 貨物發送至當地運輸中心，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據的能力。每年我們保 留的自身數據量都要超過我們身上的DNA堿基對的數量。每次進入網絡空間，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，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，發送即 時消息，或者**利用谷歌進行搜索，我們的數字身份就得到了更新與管理。機器人可以比人更快地跑步，更好地下 棋，更準確地識別語音和圖片。蘇州智能機器人人工智能零基礎培訓場景

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在某種程度上，人人都具有創造 力，雖然并不是所有的個人創造力都擁有相同的社會價值。比如，孩子想出的對于他們而言 是新穎的想法，但這個想法通常是人人所熟知的。父母采取獎勵這種行為，因為“獎勵”展現 了他們的孩子在學習，但小湯米學會了如何開門或寫數字8就不太可能持續吸引公眾，因為 這些事大家早已熟視。同樣的例子，我可以告訴你我早有關于觸屏智能手機及其應用商店的 創意，但除非我能證明我的想法早于蘋果公司，不然蘋果的律師不可能為此睡不著覺。蘇州智能機器人人工智能零基礎培訓場景

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