利用新的代码算法研发摄像头干扰器

    现有的方法使非专家能够开发人工智能应用程序，但无法概括新的情况。然而，用摄像头干扰器代码表示的算法可以跨不同的任务和环境传递知识。开发人员现在开始使用机器学习方法来创建独特的、高性能的机器学习算法。这可能导致机器学习的概念，即使是有经验的研究人员也找不到。利用内在的动机和要解决的任务相结合，将使监控屏蔽器开发人员能够解决优化问题。

 

    传统上，开发人员需要预先指定需求；现在，他们可以对多个摄像头屏蔽器任务进行编码，并改进测试自动化和自动化过程。随着人工智能算法的发展，软件将变得更容易构建、更快和更可靠。人工智能算法与人工智能算法的比较人类设计的算法非常普遍；我们的偏见常常阻止我们尝试新事物。另一方面，电脑不在乎。他们能够适应一系列的环境；他们试图看到什么有效，并取得巨大的成果。更重要的是，他们能以惊人的速度做到这一点。去掉对数据输入和人工劳动的要求，我们就可以开始探索了。通过让人工智能开发好奇算法，监控干扰器工程师们可以开始解决更复杂的问题。随着结果以代码的形式交付，人们可以解释变量，看看它们是如何进化的。这是一个奇怪的组合，利用计算机的可用性来评估许多算法以及人类解释和改进它们的能力。

 

    如果好奇的人工智能能够控制这个过程并使其保持稳定，它将使摄像头干扰器研发工程师们能够更快、更聪明地工作，但是有了信心，这种优化不会达到不切实际的解决方案。