當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個目標(biāo)努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個科學(xué)家的，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（DEEPBLUE）計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計(jì)算機(jī)編程語言和其它計(jì)算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn)展而得以存在。一鍵套用， 極速生成 ，深度解放創(chuàng)作能力。臺州福建珍云AI數(shù)字人多語言站點(diǎn)

深度學(xué)習(xí)是如何實(shí)現(xiàn)的？深度學(xué)習(xí)模擬大腦，人類大腦會學(xué)習(xí)來克服困難：包括理解言語和識別對象，不是通過處理窮舉規(guī)則，而是通過實(shí)踐和反饋。就像一個孩子，看到汽車會知道這是汽車，看到圖片會知道上面表達(dá)的含義。孩子們沒有一套詳細(xì)的規(guī)則來學(xué)習(xí)，孩子們是通過訓(xùn)練而掌握這些的。深度學(xué)習(xí)使用相同的方法?；谌斯ず蛙浖挠?jì)算單元，其近似腦中的神經(jīng)元的功能被連接在一起。它們形成一個「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」，它接收一個輸入（繼續(xù)我們的例子，一輛汽車的圖片），分析；他做出判斷并被告知自己的判斷是否正確，以此來訓(xùn)練。如果輸出是錯誤的，神經(jīng)元之間的連接由算法調(diào)整，這將改變未來的預(yù)測。福建AI數(shù)字人智能數(shù)字人無需基礎(chǔ)，替換圖文。

《視讀人工智能：機(jī)器真的可以思考嗎？人的思維只是一個復(fù)雜的計(jì)算機(jī)程序嗎？》這本書專注于探討人工智能這個備受關(guān)注的科學(xué)問題，涉及了一些關(guān)鍵話題。長期以來，人們一直在研究智能機(jī)體的結(jié)構(gòu)。研究表明機(jī)器可以擊敗偉大的棋手，類人機(jī)器人可以行走并與人類進(jìn)行互動。盡管有人預(yù)言智能機(jī)器即將問世，但在這方面的進(jìn)展一直緩慢而艱難。意識和環(huán)境是研究面臨的兩大難題。那么我們應(yīng)該如何制造智能機(jī)器呢？它是否需要像大腦一樣運(yùn)轉(zhuǎn)？它是否需要一個實(shí)體身體？本書通過圖文并茂的方式清晰地呈現(xiàn)了人工智能在過去半個世紀(jì)的發(fā)展歷程，從圖靈的開創(chuàng)性研究到機(jī)器人和新人工智能的突破。

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