给大家分享一篇关于 和手机的文章。相信很多朋友对 和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和 的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。
欧洲专利局最近驳回了一项描述食品容器的专利申请。这并不是因为本发明并不新颖或有用，而是因为它是由人工智能(AI)创造的。根据法律规定，发明人必须是实际的人。这不是人工智能机器的第一个发明，它产生了从科学论文和书籍到新材料和音乐的创新。
话虽如此，创造力显然是人类最突出的特征之一。没有它，就没有诗歌、 和太空旅行。但是人工智能有可能达到甚至超越我们吗？让我们看看研究。
从理论上讲，创新和创造是寻求和结合的过程。我们从一个知识开始，然后把它和另一个知识联系起来，形成一个新颖有用的东西。原则上，这是机器可以做的事情——事实上，它们擅长存储、处理和建立数据连接。
机器使用生成方法提出创新。但是这是如何工作的呢？有不同的方法，但是现有技术被称为生成对抗网络。例如，考虑一台应该为人们创建新图片的机器。生成对抗网络通过合并两个子任务来解决这个创建任务。
第一部分是生成器，它根据像素的随机分布生成新图像。第二部分是鉴别器，它告诉生成器它离实际生成逼真的图片有多近。
鉴别者如何知道一个人的长相？嗯，在开始任务之前，你给它提供了许多真人照片的例子。根据鉴别器的反馈，生成器改进了算法，并提出了一个新的图像。该过程继续，直到鉴别器确定图片看起来足够接近学习的图片示例。这些生成的图片非常接近真人。
然而，即使机器可以从数据中创造创新，这并不意味着它们很可能很快就会偷走人类创造力的所有火花。创新是解决问题的过程——要创新，问题和解决方案是结合在一起的。人类可以朝着任何一个方向前进——他们从问题开始，或者采取解决方案，试图找到新的问题。
后者创新的一个例子是便利贴。一个工程师开发了一种弱粘合剂，坐在他的桌子上。后来，一位同事意识到，这种解决方案有助于防止他在合唱练习中的音符从乐谱中滑落。
使用数据作为输入，使用代码作为明确的问题表达，机器还可以提供问题的解决方案。然而，对于机器来说，发现问题是非常困难的，因为问题通常超出了机器创新的数据池范围。
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