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。成都深度智谷科技公司人工智能零基礎培訓課開課啦！廣州NLP人工智能零基礎培訓前景

在倫敦大英博物館外人行道上等待紅燈 時，美籍匈牙利物理學家列奧·西拉德（Leó Szilárd）想到了核鏈式反應的概念等等。像我這 樣的記者都可以舉出例子證明發明創造是天才靈光一現的結果。查明當人們發明鼠標或創作 改變他們人生的小說時他們在干什么之后，人們會覺得這個發明和創作過程既超然又不難實 現，仿佛靈感隨時可能出現在任何人身上。而現實是，創造力從來不是憑空出現的，它總是結合了舊想法，踏上新道路。17世紀頗 具影響力的英國哲學家托馬斯·霍布斯（Thomas Hobbes）在其著作中將想象力描述成“衰退 的感覺”。換句話說，霍布斯認為想象力將我們過去的感覺印象與在此基礎上積累的知識進 行了重新構建。出于同樣的理由，歷史上的藝術家讓自己進入不同的情緒狀態，因為這使他 們可以像廚師處理食料一樣汲取從前的經驗。西安強化學習人工智能零基礎培訓產品而弱人工智能是說機器會 在某些方面達到人的智能——AlphaGo 就是弱人工智能的表現。

在像技術行業這樣幾乎全是年輕人的行業里，幾乎沒有人花費太多時間去考慮死亡，這 不足為奇。畢竟在這個行業里，人們21歲時就已開始二次創業，25歲時就成為億萬富翁，以 至史蒂夫·喬布斯曾一度擔心超過30歲的人還能否成就終身偉業。因此，在大多數硅谷“谷 民”的頭腦中，衰老和死亡都是沒影的事。 來自羅馬尼亞、曾經是醫生的烏爾薩凱比大多數人思考的死亡問題要多。他甚至已經將 之變成了工作。作為一家名為E的創業公司的創始人，他夜以繼日地工作，夢想著能 夠構建出人工智能3D替身，即那些外觀、聲音和舉止就像我們死去的親朋好友一樣的數字生 物。

 由于當今多數人工智能系統都需要對之前已有的大量數據進行計算，我們可以認為本章 前面所有關于計算機創造力的例子都是將舊數據集轉變成新輸入。即使其結果是個新創意， 這個新創意也只是源自其接入的數據，是舊想法的迭代。這是肯定的。然而，稱這與人類創 作方式根本不同則是個錯誤的說法。身為人類，我們喜歡神化自己的創造力，將了不起的創 意視作是天才的靈光一現，憑空而生。比如，美國電子工程師哈羅德·布萊克（Harold Black）在乘船通過紐約哈德遜河去上班時想到了負反饋放大器的主意。這次靈光一現在布萊 克的一生中影響如此深遠，以至他決定將自傳命名為“渡輪停靠之前”（Before the Ferry Docked），盡管在他去世之前這本書都不曾寫完。 數學是人工智能的基礎，機器學習是當下人工智能的重點。

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。互聯網時代的到來，改變了全部世界。武漢人臉識別人工智能零基礎培訓前景

在現實生活中人工智能產生很大影響的是哪些行業？廣州NLP人工智能零基礎培訓前景

直到現在，神經系統科學主要沿著兩個方向發展。一個是研究者專注于個體神經元的微 觀研究。這取得了一些進步，但它只提供了一些有關大腦機能的有限知識，因為它忽視了發 生在神經元周圍的大腦網絡活動。另一個是研究者關注大腦不同部分的宏觀皮層架構，在大 腦皮層里，小的可分解單元可能是幾十萬個神經元。一直以來，這種研究主要通過實際移 除部分人類大腦，并在顯微鏡下進行分析來進行。我們能夠以微創的方式進行這項研 究。1990年，日本物理學家小川誠二（Seiji Ogawa）和他的同事創立了一種腦成像技術，稱 為功能性磁共振成像，簡稱fMRI，由于能夠找出哪部分大腦對某些類型的行為負責，它創造 了許多令人矚目的成就。廣州NLP人工智能零基礎培訓前景

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