神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在21世紀(jì)中葉迎來了又一次重大進(jìn)展。2005年，杰夫·辛頓在多倫多大學(xué)任教， 此前不久，他一直在英國倫敦大學(xué)學(xué)院工作，在那里建立了蓋茨比計(jì)算神經(jīng)科學(xué)組。這時(shí)， 人們已經(jīng)清楚地認(rèn)識(shí)到，互聯(lián)網(wǎng)能夠生成大量數(shù)據(jù)集，這在10年前是想都不敢想的。如果說 以前的研究人員面臨的問題是沒有足夠的數(shù)據(jù)來對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行適當(dāng)?shù)挠?xùn)練，那么互聯(lián)網(wǎng)的興起則改善了這一狀況。如今，據(jù)國際數(shù)據(jù)公司等研究公司估測(cè)，目前網(wǎng)上在線數(shù)據(jù)量約為 4.4澤字節(jié)[1]。記者史蒂夫·洛爾（Steve Lohr）在其所著的極為有趣的《數(shù)據(jù)論》一書中指 出，如果能將這些數(shù)據(jù)輸入iPad Air（蘋果超薄平板電腦）中，那么產(chǎn)生的堆棧將能夠覆蓋 地球到月球距離的2/3。搜索引擎的工作原理是用戶在多個(gè)網(wǎng)域內(nèi)提問，然后引擎將返回多個(gè)它認(rèn)為能夠很好地回答這一問題的網(wǎng)頁鏈接。江西文科生人工智能就業(yè)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域具有重要地位，但在過去許多年里，它都是被忽視 的；它被視作真正人工智能的“異父兄弟”。正如20世紀(jì)80年代進(jìn)入這一領(lǐng)域的研究人員 戴維·艾克利（David Ackley）所說：“我們接觸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，人們并未將其視作人工智 能。于是，我們被人工智能拒之門外。當(dāng)時(shí)，人們認(rèn)為人工智能是與符號(hào)相關(guān)的。它所涉及 的是生產(chǎn)系統(tǒng)、**系統(tǒng)等。進(jìn)入卡內(nèi)基–梅隆大學(xué)讀研究生時(shí)，我已經(jīng)十分厭倦與傳統(tǒng)的 符號(hào)化的計(jì)算機(jī)相關(guān)的事物……我似乎對(duì)推理的關(guān)注過多，而對(duì)判斷的關(guān)注太少?！苯魅斯ぶ悄芫蜆I(yè)的原因普通搜索引擎通常會(huì) 給用戶提供一個(gè)與所問問題的答案有關(guān)的文檔清單或網(wǎng)頁。

隨著感興趣的研究者越來越多，人工智能開始細(xì)分為不同的領(lǐng)域，這意味著人們探索的 范圍開始變得更加廣闊。從某種意義上來說，這一現(xiàn)象是大勢(shì)所趨。在達(dá)特茅斯會(huì)議上，人 們發(fā)現(xiàn)，就連為各自的新領(lǐng)域取一個(gè)大家都認(rèn)同的名字都十分困難。約翰·麥卡錫力薦“閃光 探測(cè)人工智能”，但卻并不能令其他人信服。另一位名為亞瑟·塞繆爾（Arthur Samuel）的研 究者認(rèn)為這個(gè)名字聽起來很“做作”，而艾倫·紐厄爾（Alan Newell）和赫伯特·西蒙則立即又 將其作品重新命名為“復(fù)雜信息編程”。

人工智能研究者是否以正確的方式工作。就像玩拼圖要從困難的部分開始一樣，人工智能研究者們?cè)O(shè)想，如果他們解決了復(fù)雜的問題， 那么簡(jiǎn)單的問題就會(huì)迎刃而解。畢竟，如果你能讓機(jī)器像數(shù)學(xué)天才一樣下象棋，那么模仿嬰 兒學(xué)習(xí)又有多難呢？然而，事實(shí)證明這是相當(dāng)難的。象棋是一項(xiàng)游戲，包含明確的說明、棋 盤位置、合規(guī)或違規(guī)移動(dòng)。象棋為棋手營造了一個(gè)靜態(tài)世界，他們?cè)谶@里擁有完整的信息， 前提是他們能夠看見棋盤，并且知道如何移動(dòng)棋子。象棋是現(xiàn)實(shí)世界的一部分，但現(xiàn)實(shí)世界 卻與象棋截然不同。漢斯·莫拉維克（Hans Moravec）等研究者突然開始提出驚人的建議， 例如“讓計(jì)算機(jī)在智力測(cè)驗(yàn)中或在下跳棋時(shí)表現(xiàn)出成人水平相對(duì)容易一些，而讓計(jì)算機(jī)在知 覺和移動(dòng)性方面達(dá)到一歲小孩的水平卻是十分困難甚至是不可能的”。現(xiàn)在，智能設(shè)備依 然要求我們?nèi)斯とプ龃罅渴虑椋@就意味著我們還沒有進(jìn)入無縫智能交互的領(lǐng)域。

雖然幾乎沒有人真正遇見，但人工智能在發(fā)展的過程中確實(shí)存在一些問題。和當(dāng)前能與 公眾產(chǎn)生共鳴的某些領(lǐng)域一樣，上述問題或多或少要?dú)w咎于新聞媒體。過度熱情的表現(xiàn)是， 人們經(jīng)常寫文章贊揚(yáng)他們所取得的令人印象深刻的進(jìn)步，好像他們已經(jīng)造出了智能機(jī)器。例 如，20世紀(jì)60年代的機(jī)器人沙基（SHAKEY）項(xiàng)目受到了大力宣傳，人們將其視作世界上通用機(jī)器人，它能夠?qū)ψ约旱男袨檫M(jìn)行推理。這樣一來，它就能夠?yàn)槟Ｊ阶R(shí)別、信息表 示、問題解決和自然語言處理等不同領(lǐng)域設(shè)定基準(zhǔn)。本質(zhì)上來講，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以類比的方式進(jìn)行思考，這一點(diǎn)是傳統(tǒng)人工智能無法企及的。內(nèi)蒙古人工智能就業(yè)前景基本性

當(dāng)人工智能超越我們通常所說的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的限制并跟隨我們一起進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界時(shí)，到底會(huì)發(fā)生什么？江西文科生人工智能就業(yè)

表現(xiàn)不俗的傳統(tǒng)人工智能怎么了 ？當(dāng)人們走近紐約世博會(huì)時(shí)，首先映入眼簾的是一個(gè)閃閃發(fā)光的不銹鋼球體，這就是巨型 地球儀（Unisphere），它足足有十二層樓那么高。幾十座噴泉環(huán)繞在巨型地球儀周圍，朝著 紐約皇后區(qū)法拉盛草原可樂娜公園的空中噴射出晶瑩的水柱。在不同時(shí)間段，身穿 由美軍研發(fā)的火箭樣式道具服的演員會(huì)飛過巨大的球體，展示出人類戰(zhàn)勝一切挑戰(zhàn)的能力。知識(shí)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，在全球多樣化、個(gè)性化、定制式市場(chǎng)需求的推動(dòng)下，在萬物互 聯(lián)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息·物理·計(jì)算環(huán)境的支持下，人工智能技術(shù)與制造服務(wù)深度融合創(chuàng) 新發(fā)展與產(chǎn)業(yè)化速度將愈加快捷迅猛。江西文科生人工智能就業(yè)

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