很久之前電腦就可以很好的完成那些被分配的任務(wù)，但在自主學(xué)習(xí)方面電腦的表現(xiàn)仍不夠理想。所以類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路這一具有突破性的人工智能科技是非常讓人興奮的。這項(xiàng)科技是模仿人類(lèi)大腦的結(jié)構(gòu)而設(shè)計(jì)的，從而使得機(jī)器可以獨(dú)立地來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)?？萍季揞^正通過(guò)利用類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路來(lái)做一些令人形象深刻的事情：
微軟公司利用這項(xiàng)技術(shù)發(fā)明了Skype中的瞬時(shí)翻譯功能。谷歌人工智能的編程語(yǔ)言Go可以學(xué)習(xí)Atari旗下的電子游戲甚至是可以玩古代的游戲，我們熟知的就是AplhaGo不久前就以4：1的比分打敗了圍棋冠軍李世石。
世界上最早人工大腦是在1943年的時(shí)候發(fā)明的，但是沒(méi)幾年就損毀了。
類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路是人工智能革命中的一部分，它和互聯(lián)網(wǎng)本身的發(fā)明的重要性相當(dāng)，華盛頓大學(xué)的電腦科學(xué)家Pedro Domingos在他的論文《掌握運(yùn)算法則》（"The Master Algorithm”）中寫(xiě)道：“我們要探究終極的學(xué)習(xí)機(jī)器將會(huì)如何改變我們的世界?！?/p>
依靠著類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路，人工智能可以從曾經(jīng)的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，程序員就沒(méi)必要去描述一些代碼的行為表現(xiàn)了。程序員就不需要再去編寫(xiě)如何運(yùn)行這些代碼的程序了。
Domingos還表示：“根據(jù)真正的神經(jīng)元來(lái)設(shè)計(jì)人工神經(jīng)元，這是有些類(lèi)似于根據(jù)鳥(niǎo)來(lái)設(shè)計(jì)飛機(jī)一樣。在某種程度的細(xì)節(jié)上，這兩者是不同的，但在一些重要的節(jié)點(diǎn)上這兩者都在做同一件事，他們都是可以飛行的。當(dāng)然在設(shè)計(jì)神經(jīng)元的時(shí)候，這是不同的，一個(gè)是由硅組成的，而另一個(gè)是由細(xì)胞，但他們也都是用來(lái)從事相同的事情，那就是從經(jīng)驗(yàn)中汲取知識(shí)?！?/p>
與人類(lèi)的大腦類(lèi)似，類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路可以通過(guò)聯(lián)想來(lái)學(xué)習(xí)，比如Skype中的翻譯功能在完成德語(yǔ)翻中文后，就可以在德語(yǔ)翻英文中表現(xiàn)的更好。
除了開(kāi)車(chē)之外，谷歌還利用類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路來(lái)進(jìn)行超現(xiàn)實(shí)主義電子畫(huà)的創(chuàng)作（當(dāng)然，這項(xiàng)照片選取技術(shù)目前還存在不足，以至于有的時(shí)候大樹(shù)變高樓，樹(shù)葉變鳥(niǎo)。）。同時(shí)，微軟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在選取照片時(shí)的會(huì)比人類(lèi)表現(xiàn)的更好。
這些人工腦只會(huì)變得越來(lái)越重要，谷歌主席Eric Schmidt甚至表示他們會(huì)在未來(lái)的5年內(nèi)的每一個(gè)有意義的科技上市后都變得更落后。人工智能技術(shù)在未來(lái)會(huì)變得更為重要，谷歌主席Eric Schmidt甚至表示人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是未來(lái)五年所有成功大型IPO的基石。
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