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黑龍江人工智能就業(yè)怎樣

來源: 發(fā)布時間:2021-08-19

如今,人工智能的夢想早已走出了影院與科幻小說,進(jìn)入了人們的現(xiàn)實(shí)生活。人工智能 可以駕駛汽車,通過觀看視頻網(wǎng)站YouTube就能學(xué)會施展復(fù)雜的技能,在不同 語種間任意切換,它比我們更加精確地識別人臉,以及創(chuàng)立原始的假設(shè)從而發(fā)現(xiàn)疾病的 新藥。而這只是是個開端。《人工智能》講述的是人工智能的進(jìn)化之旅及其對人類的意義。在閱讀這本書的過程 中,我們將遇到假裝有孌童癖的計(jì)算機(jī)、會跳舞的真空吸塵器、會下棋的人工智能以及旨在 與死后的人進(jìn)行對話而被上傳了個人意識的計(jì)算機(jī)。普通搜索引擎通常會 給用戶提供一個與所問問題的答案有關(guān)的文檔清單或網(wǎng)頁。黑龍江人工智能就業(yè)怎樣

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,人工智能研究者們設(shè)想,如果他們解決了復(fù)雜的問題, 那么簡單的問題就會迎刃而解。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。象棋為棋手營造了一個靜態(tài)世界,他們在這里擁有完整的信息, 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)在智力測驗(yàn)中或在下跳棋時表現(xiàn)出成人水平相對容易一些,而讓計(jì)算機(jī)在知 覺和移動性方面達(dá)到一歲小孩的水平卻是十分困難甚至是不可能的”。黑龍江人工智能就業(yè)怎樣在過去的幾年里,機(jī)器能夠完成的事 越來越多。

人類的與眾不同之處就在于能夠?qū)W習(xí),這也一直是傳統(tǒng)人工智能一直努力要實(shí)現(xiàn)的。描述的系統(tǒng)只有在能夠遵從規(guī)則時進(jìn)行學(xué)習(xí),這些知識是從“知識工程師”的知識中提 煉并編入系統(tǒng)架構(gòu)的。它是對知識自上而下的一種想象,并暗示一個假設(shè),即機(jī)器不能自動 學(xué)習(xí)知識。相反,必須將知識進(jìn)行編程,而且一次編一條。這一點(diǎn)在很多情況下都能夠很好 地實(shí)現(xiàn),進(jìn)而在可接受的水平上完成有限的任務(wù)。隨著解決方案的增多,問題也開始顯現(xiàn)。 像官僚機(jī)構(gòu)一樣,它們開始變得龐大、笨拙、緩慢而且昂貴。

1964年,紐約世界博覽會舉辦。在世博會期間,大約5 200萬人造訪了法拉盛草原650英 畝[1]的展館和公共空間。這場盛會展示了美國美好的現(xiàn)狀并預(yù)見了美國更加輝煌的未來:多 車道高速公路、耀眼的摩天大樓、自動人行道和水下社區(qū)一應(yīng)俱全。在美國這樣的國家,即 使建造太空旅游度假村也并非遙不可及。因?yàn)橹辉?年后,美國就成功將人類送上了月 球。紐約的“建筑大師”羅伯特·摩西(Robert Moses)將1964年世博會稱為“人類進(jìn)步的奧運(yùn) 會”。沒有一個令人信服的理由能讓人相信我們在人工智能時代不會遇到類似的轉(zhuǎn)變。

人工智能由統(tǒng)計(jì)學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家和理論物理學(xué)家開創(chuàng)的概率模型主導(dǎo),大 部分基于所謂的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(或者計(jì)算術(shù)語中所說的“神經(jīng)網(wǎng)”)來運(yùn)行,該網(wǎng)絡(luò)的功能與人 腦近似。信息在人腦中以神經(jīng)元電子放電模式存在。人腦中約有1 000億個神經(jīng)元,大約和銀 河系中的星星一樣多。記憶是通過加強(qiáng)不同神經(jīng)元共同放電而形成的:這一過程被稱作“長 時程增強(qiáng)”。盡管我們尚須建立一個與人腦一樣復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(下一章將詳細(xì)介紹),但 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為創(chuàng)造記憶和學(xué)習(xí)借用了人腦的機(jī)制。人腦與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本的不同在于,人 腦中的長時程增強(qiáng)是一個生物化學(xué)過程,而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,學(xué)習(xí)是通過修改其自身代碼,以 在復(fù)雜或不明朗的情況下,找到輸入和輸出之間或者原因和結(jié)果之間的聯(lián)系而發(fā)生的。谷歌盡力在詭異和有用之間取得平衡。黑龍江人工智能就業(yè)怎樣

移動無線網(wǎng)絡(luò)的崛 起意味著設(shè)備的使用比以前更加方便。黑龍江人工智能就業(yè)怎樣

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)。黑龍江人工智能就業(yè)怎樣

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