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“野生智能曾經在我們糊口中變得無處不在，以致于我們都沒熟悉到許多工具都由它們在面前驅動。”她彌補道，“你能夠一天用到野生智能數十次，但本人卻渾然不覺。”在其他處所，Facebook正試圖經由過程一系列視頻和博客文章分析野生智能和機械進修的觀點。“你的智妙手機、衡宇、銀行、汽車天天都在利用野生智能。”Facebook的工程主管雅恩·樂昆（Yann LeCun）和杰奎因·奎諾內羅·坎德拉（Joaquin Qui?onero Candela）注釋說，“有時分，這類利用很較著，好比當你向Siri訊問前去近來加油站的道路，大概是Facebook提醒你在本人上傳的照片中標識表記標出一名密友。有的時分則不那末較著，好比當你利用Amazon Echo完成了一次十分規的刷卡購物，可是并沒有被銀行斷定為信譽卡盜刷。”“經由過程主動駕駛汽車、醫學圖象闡發、更好的醫療診斷和本性化醫療等范疇的開展，野生智能將為社會帶來嚴重改變。并且，它還將成為將來許多最具立異性的使用和效勞的支柱。”樂昆和坎德拉持續道，野生智能不是邪術，它只是數學——固然是極端高深的數學。但為了鞭策野生智能的前進，機械進修必需在機能表示上獲得宏大的奔騰，而這在傳統高機能計較范疇險些是不成能做到的，由于該范疇善于處置的成績要具有明白的界說，并且優化事情也曾經展開了多年。機械進修算法仍舊有改良的余地，這就是為甚么許多大型科技公司都把它作為本身計謀的中心核心，其實不遺余力地使之變得愈加智能，以期向前促進，締造出下一代的立異產物，好比完整自立且100%寧靜的主動駕駛汽車。這品種型的進修聚焦于一個野生智能“代辦署理”該當怎樣動作來得到最大化的嘉獎。機械選擇一個行動或一系列行動，然后得到嘉獎。強化進修被用來教機械玩游戲和博得角逐，但它需求大批的測驗考試才氣學會哪怕很簡樸的使命。監視進修就是研討職員把特定輸出信息的準確謎底報告給機械，比方，他們向機械展現一輛汽車的圖片，并報告它準確的謎底是“汽車”。這是鍛煉神經收集和其他機械進修架構的最經常使用手藝。在凡是狀況下，人類和植物的進修屬于無監視進修，即經由過程察看天下的運轉和察看怙恃來停止進修。但是，沒有人會來報告我們本人看到的每件物品的稱號和功用。因而，我們需求教會本人一些根本觀點：好比天下是三維的，物品不會自行消逝，和落空支持的物品會向下墜落。今朝，研討職員還不曉得怎樣讓機械做到這一點，最少沒法到達人類和植物的程度。

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