故事开始从一位名叫梦妮卡的母亲的儿子患了重病不能行动只能躺在医院里,由于很寂寞她的丈夫从一个机器人发明场里制造了一个和他儿子马丁长得一模一样的机器人大卫。没过一段时间,梦妮卡很快就和他相处了,于是她把大卫的情感系统打开了。当他第一次喊她妈妈时,他们都感到幸福。可幸福总是短暂地,她的真儿子马丁回来了,于是和大卫总不和谐,都想得到妈咪的`爱多一些,结果在一次吃饭的时候,他们俩竟比起来了,马丁一边吃饭,一边炫耀,结果使大卫也吃了起来,导致菜全到了机器零件上,还要一个一个检查。在一次游泳池旁边大卫被一群朋友聊,他找马丁求助,两人不慎落水。使他父母再一次的觉得大卫是一个隐患。于是在这个家已经容身之地了。
梦妮卡将他送到一个机器人破坏场旁边的树林里,特别嘱咐他不要乱跑,就这样他经历了一个又一个的事件。最终他在外星人的帮助下和妈咪度过了那美好的一天。
从这篇文章我明白了:大卫有一个永恒的目标——拥有妈咪的爱,他成功了。机器人都如此,更何况我们人呢?
自从谷歌研发的阿尔法狗(AlphaGo对战世界围棋冠军李世石并最终以4:1取胜,引发了全世界范围的大讨论,为什么一场围棋比赛能引发如此广泛的关注?
“人工智能”这个buzzword,常常会因为营销或者新闻报道的需求而被赋予不同的含义,其外延有时等同于“机器学习”,有时不等同,所以最外圈的这个等号并不完全准确。不过在2016年被大家普遍讨论的这些“AI”,可以认为基本上就是机器学习。内部的四个小圈则是学术上有确定外延的四个概念,代表了当前最重要的四个问题领域,是需要明确的重点概念。
有监督学习,让机器观测到一些输入,并告诉机器在这些输入下应该产生什么样的输出。机器通过这些数据学习出一个模型,之后给它新输入的时候,它能够根据模型预测应该产生什么样的输出。比如机器看到一个图片,可以判断图片中的物体属于哪一个分类。
无监督学习,让机器观测到一些输入,而没有标准输出,让机器自行去总结这些输入数据有什么统计特征,并生成有意义的产出。例如自动把大批文章聚成相似的几类,又例如给计算机看一些小狗小猫的照片,让计算机自动生成一些新的(与看过的相似但又不同的小狗小猫的照片。
增强学习,让机器观测到一些输入,并让机器根据输入做特定动作(action。这些动作导致机器获得收益或者惩罚(reward。机器通过增强学习优化它的动作策略(strategy,使得它的长期收益最大化。下棋就是这一类典型的问题,strategy就是行棋策略,reward就是赢棋。
深度学习,事实上不是一类问题,而只是一种方法,一种通过多层神经网络来构建上述三种问题所需要的模型的方法。
人工智能已经来了,它就在我们身边,几乎无处不在。
人工智能技术正在彻底改变人类的认知,重建人机相互协作的关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景,今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。
不管怎么说,努力应变吧,这本书讲得还算全面,算是一本入门图书。
手风琴是一种娇贵的乐器。为了避免故障的发生,及时保养也很重要。在运输途中应尽量避免强烈振动。在使用、维护中,一定要做到防潮。因为手风琴的簧片,是用特殊钢片磨制而成,一旦生锈,不仅影响音准,而且因锈迹的腐蚀作用,会使簧片失去弹性以致折断。另外,无论是风箱还是羊皮护角,一旦变潮开胶,将失去柔软及密封性,会使风箱漏风,失去弹力。在冬季时,无论是从冷处将琴移到热处,或是相反,都要注意不要骤冷骤热。因为这会使琴内空气中的水分凝结在簧片上,造成锈迹。琴身外部的尘土可用软布擦拭,琴壳化学片污渍可用湿布蘸少量肥皂擦洗。另外,按键时用力不可过猛,或久按,以免弹簧失灵。
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