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人工智能玩電子游戲并沒(méi)有什么稀奇的。艾倫·圖靈早在 1947年就開發(fā)出了象棋程序，盡管當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)不能運(yùn)行這一程序。如今電子游戲的特 點(diǎn)是有大量非玩家控制角色，這一編程將簡(jiǎn)單的規(guī)則結(jié)合起來(lái)產(chǎn)生復(fù)雜的行為。這樣看來(lái)， DeepMind的人工智能玩游戲又有什么特別的呢？ 針對(duì)這個(gè)問(wèn)題的回答有兩個(gè)。一是DeepMind的人工智能會(huì)逐漸變得更加成熟。就像見證 孩子逐漸長(zhǎng)大一樣，如果一直盯著計(jì)算機(jī)看，很難察覺到它的變化。然而，每隔50多次游戲 再看一下，效果是十分驚人的。開始的時(shí)候，DeepMind的人工智能在《打磚塊》游戲中的表 現(xiàn)簡(jiǎn)直糟透了，簡(jiǎn)單的擊球都做不好，而且它似乎并不清楚狀況，就好像是把PS...

華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授普德羅·多明戈斯（Pedro Domingos）指出：“如果機(jī)器人掌握了人類除學(xué)習(xí)以外的所有能力，人類很快就會(huì)拋棄 它。”但是從一開始就存在一種與人工智能的發(fā)展并行的觀點(diǎn)，這一觀點(diǎn)現(xiàn)在正觸發(fā)該領(lǐng)域 的諸多進(jìn)展。該人工智能學(xué)派不是將思維概念化，而是源于在電腦內(nèi)部建立大腦模型。該學(xué) 派不相信邏輯推理是獲取真理的比較好途徑，而是采用基于觀察和實(shí)驗(yàn)的實(shí) 證研究法。這類人工智能并非知識(shí)工程師的作品，而是屬于名為“機(jī)器學(xué)習(xí)者”的計(jì)算機(jī)科學(xué) 家領(lǐng)域隨著技術(shù)日臻成熟，人工智能助手將像現(xiàn)實(shí)生活中的助手一樣打理我們的生活。湖北編程人工智能就業(yè)對(duì)傳統(tǒng)人工智能研 究者來(lái)說(shuō)，人類通過(guò)構(gòu)建內(nèi)部的符...

IBM在這場(chǎng)盛會(huì)上展示了多項(xiàng)令人印象深刻的技術(shù)。開創(chuàng)性的手寫識(shí)別計(jì)算機(jī)便是其中 之一，并被世博會(huì)官方手冊(cè)稱為“光學(xué)掃描和信息檢索”系統(tǒng)。在該系統(tǒng)的演示中，參觀者可 以在一張小卡片上親筆寫下任意一個(gè)1851年后的歷史日期。然后，卡片入“光學(xué)字符讀 取器”，并在該設(shè)備中被轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式，然后再轉(zhuǎn)發(fā)給當(dāng)時(shí)的IBM 1460計(jì)算機(jī)系 統(tǒng)。隨后，計(jì)算機(jī)磁盤上一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的當(dāng)日重大新聞事件被打印在一張穿孔卡片 上，頗有紀(jì)念意義，也讓使用者驚嘆不已。一張保存下來(lái)的穿孔卡片上如是寫道：谷歌邁出了重要的一步，不僅能夠響應(yīng)查看請(qǐng)求，而且能夠前瞻性地預(yù)測(cè)用戶想要查看的信息。山西車輛工程人工智能就業(yè)方向196...

對(duì)傳統(tǒng)人工智能研 究者來(lái)說(shuō)，人類通過(guò)構(gòu)建內(nèi)部的符號(hào)化表現(xiàn)形式來(lái)認(rèn)識(shí)世界，而所有人工智能都以人類認(rèn)識(shí) 世界的能力為基礎(chǔ)。我們可以創(chuàng)建規(guī)則來(lái)落實(shí)這些概念，而捕捉日常知識(shí)能夠使這些概念變 得規(guī)范。如果將人腦看作一臺(tái)電腦，這意味著我們操控的每一種情況都依賴于內(nèi)部計(jì)算程 序，這一程序一步步告訴我們?nèi)绾瓮耆罁?jù)邏輯來(lái)進(jìn)行某項(xiàng)操作。如果的確如此，那么這些 世界各地機(jī)構(gòu)紛紛采用的規(guī)則同樣適用于計(jì)算機(jī)。 這在當(dāng)時(shí)聽起來(lái)十分容易，不久以后，情況也確實(shí)如此。人工智能系統(tǒng)將變得更加智能，但人類也可以共 享創(chuàng)造的財(cái)富。湖北博學(xué)谷人工智能就業(yè)班約翰·麥卡錫將這一現(xiàn)象稱為人工智能的“看！不用手也行！”時(shí)代，這一時(shí)代成功喚起...

有了杰夫·辛頓等人的幫助，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始蓬勃發(fā)展。當(dāng)時(shí)有一個(gè)傳統(tǒng)，那就是繼任的一 代都會(huì)給自己重新命名，新研究人員們稱自己為“聯(lián)結(jié)主義者”，因?yàn)樗麄儗?duì)復(fù)制大腦中的神 經(jīng)聯(lián)結(jié)十分感興趣。到1991年，*在美國(guó)就有1萬(wàn)名活躍的聯(lián)結(jié)理論研究人員。 忽然之間，各個(gè)領(lǐng)域都取得了突破性的進(jìn)展。例如，人們發(fā)明了專門用于預(yù)測(cè)股市的神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。大多數(shù)情況下，投資公司使用不同的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)不同，然后由交易商來(lái)決定投 資。然而，有些人在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，使其能夠自行買 賣。無(wú)獨(dú)有偶，金融領(lǐng)域迅速涉足電子游戲領(lǐng)域，時(shí)刻準(zhǔn)備著為人工智能研究人員進(jìn)行投 資。算法交易時(shí)代轟轟烈烈地開始了。隨著我們的環(huán)境越來(lái)越智能，我們將進(jìn)入一個(gè)...

圖靈猜測(cè)，其中一項(xiàng)任務(wù)就是模仿人工智能。他在《智能機(jī)器》這篇文章中將在機(jī)器中 復(fù)制人工智能稱為“一項(xiàng)特殊的挑戰(zhàn)”，因?yàn)楫?dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)還存在一定的局限性。他認(rèn)為“人 腦的存儲(chǔ)容量大約為100億二進(jìn)制數(shù)字，但其中大部分存儲(chǔ)容量被用于記憶視覺印象，或以 其他方式浪費(fèi)掉了。人們有理由希望通過(guò)數(shù)百萬(wàn)字節(jié)的計(jì)算機(jī)內(nèi)存而在人工智能方面取得實(shí) 際的進(jìn)展”。 人工智能的另一位創(chuàng)始人為克勞德·香農(nóng)，也就是“信息理論”之父。香農(nóng)出生于 1916年，是三位創(chuàng)始人中年輕的一位，他為計(jì)算領(lǐng)域做出的比較大貢獻(xiàn)是提出了晶體管的工 作原理。晶體管是數(shù)十億個(gè)微小的開關(guān)，電腦就是由這些開關(guān)組成的。算法就是指令序列， 通過(guò)打開或關(guān)閉晶...

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(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，這些知識(shí)是從“知識(shí)工程師”的知識(shí)中提 煉并編入系統(tǒng)架構(gòu)的。它是對(duì)知識(shí)自上而下的一種想象，并暗示一個(gè)假設(shè)，即機(jī)器不能自動(dòng) 學(xué)習(xí)知識(shí)。相反，必須將知識(shí)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(wèn)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。工業(yè)**取得了重大進(jìn)展以后，更大更高級(jí)的機(jī)器人拉開了智能**的序幕。北京人工智能就業(yè)的原因數(shù)千年來(lái)，人類一直夢(mèng)想著為無(wú)生命的物體注入生命。但當(dāng)談到人...

有了杰夫·辛頓等人的幫助，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始蓬勃發(fā)展。當(dāng)時(shí)有一個(gè)傳統(tǒng)，那就是繼任的一 代都會(huì)給自己重新命名，新研究人員們稱自己為“聯(lián)結(jié)主義者”，因?yàn)樗麄儗?duì)復(fù)制大腦中的神 經(jīng)聯(lián)結(jié)十分感興趣。到1991年，*在美國(guó)就有1萬(wàn)名活躍的聯(lián)結(jié)理論研究人員。 忽然之間，各個(gè)領(lǐng)域都取得了突破性的進(jìn)展。例如，人們發(fā)明了專門用于預(yù)測(cè)股市的神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。大多數(shù)情況下，投資公司使用不同的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)不同，然后由交易商來(lái)決定投 資。然而，有些人在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，使其能夠自行買 賣。無(wú)獨(dú)有偶，金融領(lǐng)域迅速涉足電子游戲領(lǐng)域，時(shí)刻準(zhǔn)備著為人工智能研究人員進(jìn)行投 資。算法交易時(shí)代轟轟烈烈地開始了。隨著人工智能變得更加智能，關(guān)注創(chuàng)造力和社...

世博會(huì)上神奇的機(jī)器譯員已發(fā)展演變成為我們熟悉的谷歌翻譯：一項(xiàng)擁 有驚人的高準(zhǔn)確率、涵蓋58種不同語(yǔ)言（共計(jì)3 306項(xiàng)翻譯服務(wù)）的機(jī)器翻譯服務(wù)。 如果說(shuō)世博會(huì)設(shè)想的是俄語(yǔ)與英語(yǔ)之間的即時(shí)翻譯，那么谷歌翻譯則更進(jìn)一步，它能夠提供 冰島語(yǔ)和越南語(yǔ)或者波斯語(yǔ)和意第緒語(yǔ)等此前受到局限的語(yǔ)種之間的翻譯。憑借云計(jì)算，我 們甚至不需要固定的主機(jī)來(lái)執(zhí)行計(jì)算，只需要比一副紙牌還小、被稱為智能手機(jī)的便攜式計(jì) 算機(jī)即可。我們也必須了解，長(zhǎng)期以來(lái)，在走上錯(cuò)誤的道路前，人工智能是看上去發(fā)展得很順利 的。真正令人吃驚的是人工智能涉及領(lǐng)域的廣闊性。廣西人工智能就業(yè)哪些單位工資多少工程師們之前一直對(duì)心理學(xué)形而上學(xué)的層面避而不...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域具有重要地位，但在過(guò)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(shuō)：“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(guò)多，而對(duì)判斷的關(guān)注太少?！惫I(yè)時(shí)代的產(chǎn)業(yè)Leaders假設(shè)人類的智慧使人類不 會(huì)被技術(shù)取代。貴州航空人工智能就業(yè)人工智能研究者是否以正確的方式...

辛頓實(shí)驗(yàn)室的兩名成員喬治·達(dá)爾（George Dahl）和阿 卜杜勒–拉赫曼（Abdel-rahman Mohamed）迅速論證了該系統(tǒng)不僅能夠進(jìn)行圖像 識(shí)別，還能夠進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。2009年，倆人將其新創(chuàng)建的語(yǔ)音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與已經(jīng)使用了30 多年的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工具放到一起一較高下，結(jié)果是，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)獲得了勝利。這時(shí)，谷歌邀 請(qǐng)辛頓的一位博士生納瓦迪普·杰特列（Navdeep Jaitly）修補(bǔ)谷歌的語(yǔ)音識(shí)別算法?？戳艘?眼之后，他建議用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代整個(gè)系統(tǒng)。盡管一開始持懷疑態(tài)度，但杰特列的老板還是同意讓他嘗試一下。事實(shí)證明，新的程序比谷歌精心調(diào)試數(shù)年的系統(tǒng)表現(xiàn)還要出色。2012 年，谷歌將深...

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(lè)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(guò)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(wàn)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。如果人工智能的目標(biāo)是建造可以模仿人類智能的機(jī)器，那么擁有...

有了杰夫·辛頓等人的幫助，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始蓬勃發(fā)展。當(dāng)時(shí)有一個(gè)傳統(tǒng)，那就是繼任的一 代都會(huì)給自己重新命名，新研究人員們稱自己為“聯(lián)結(jié)主義者”，因?yàn)樗麄儗?duì)復(fù)制大腦中的神 經(jīng)聯(lián)結(jié)十分感興趣。到1991年，*在美國(guó)就有1萬(wàn)名活躍的聯(lián)結(jié)理論研究人員。 忽然之間，各個(gè)領(lǐng)域都取得了突破性的進(jìn)展。例如，人們發(fā)明了專門用于預(yù)測(cè)股市的神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。大多數(shù)情況下，投資公司使用不同的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)不同，然后由交易商來(lái)決定投 資。然而，有些人在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，使其能夠自行買 賣。無(wú)獨(dú)有偶，金融領(lǐng)域迅速涉足電子游戲領(lǐng)域，時(shí)刻準(zhǔn)備著為人工智能研究人員進(jìn)行投 資。算法交易時(shí)代轟轟烈烈地開始了。人工智能的發(fā)展使日常工作的范圍變得更加廣...

幸運(yùn)的是，杰夫·辛頓掀起了一場(chǎng)“非監(jiān)督式學(xué)習(xí)”的**，這種學(xué)習(xí)方式無(wú)須向計(jì)算機(jī)提 供任何標(biāo)記。機(jī)器能夠訪問(wèn)的只有輸入，無(wú)須解釋它看到的是什么。首先，這聽起來(lái)像是機(jī) 器無(wú)法通過(guò)這種方式學(xué)習(xí)。如果沒(méi)有得到明確的解釋，即使是智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也不會(huì)知道 某物到底是什么。實(shí)際上，辛頓發(fā)現(xiàn)的是“非監(jiān)督式學(xué)習(xí)”可以用來(lái)訓(xùn)練上層特征，而且每次 只能訓(xùn)練一層。這一發(fā)現(xiàn)成為“深度學(xué)習(xí)”的催化劑，而“深度學(xué)習(xí)”就是當(dāng)前人工智能**炙手 可熱的領(lǐng)域。人工智能系統(tǒng)將變得更加智能，但人類也可以共 享創(chuàng)造的財(cái)富。西藏嵌入式人工智能就業(yè)IBM在這場(chǎng)盛會(huì)上展示了多項(xiàng)令人印象深刻的技術(shù)。開創(chuàng)性的手寫識(shí)別計(jì)算機(jī)便是其中 之一，并被世...

人工智能改變了其目標(biāo)，按比例縮減了一些大型任務(wù)，集中力量處理 那些通過(guò)采取措施就能夠解決的問(wèn)題。其中的一個(gè)例子就是電子游戲領(lǐng)域。人工智能從一開 始就與電子游戲聯(lián)系在一起，那時(shí)艾倫·圖靈和克勞德·香農(nóng)曾嘗試打造一個(gè)自動(dòng)象棋手。在 當(dāng)時(shí)的情況下，象棋就是一個(gè)微觀世界，用來(lái)演示那些后來(lái)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)世界的智能行為。電 子游戲就是他們的目標(biāo)。 人工智能研究不只需要研究者的技能，還可以創(chuàng)造一定的收益。在莫斯科的蘇聯(lián)科學(xué) 院計(jì)算機(jī)中心工作的28歲人工智能研究員阿列克謝·帕基特諾夫（Alexey Pajitnov）就是受益 人之一。谷歌盡力在詭異和有用之間取得平衡。河北馬化騰人工智能就業(yè)現(xiàn)在游戲中的球拍能夠在屏...

如今，人工智能的夢(mèng)想早已走出了影院與科幻小說(shuō)，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(guò)觀看視頻網(wǎng)站YouTube就能學(xué)會(huì)施展復(fù)雜的技能，在不同 語(yǔ)種間任意切換，它比我們更加精確地識(shí)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(gè)開端?！度斯ぶ悄堋分v述的是人工智能的進(jìn)化之旅及其對(duì)人類的意義。在閱讀這本書的過(guò)程 中，我們將遇到假裝有孌童癖的計(jì)算機(jī)、會(huì)跳舞的真空吸塵器、會(huì)下棋的人工智能以及旨在 與死后的人進(jìn)行對(duì)話而被上傳了個(gè)人意識(shí)的計(jì)算機(jī)。普通搜索引擎通常會(huì) 給用戶提供一個(gè)與所問(wèn)問(wèn)題的答案有關(guān)的文檔清單或網(wǎng)頁(yè)。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...

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(yǔ)中所說(shuō)的“神經(jīng)網(wǎng)”）來(lái)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(gè)神經(jīng)元，大約和銀 河系中的星星一樣多。記憶是通過(guò)加強(qiáng)不同神經(jīng)元共同放電而形成的：這一過(guò)程被稱作“長(zhǎng) 時(shí)程增強(qiáng)”。盡管我們尚須建立一個(gè)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(zhǎng)時(shí)程增強(qiáng)是一個(gè)生物化學(xué)過(guò)程，而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，學(xué)習(xí)是通過(guò)修改其自身代碼，以 在復(fù)雜或不明朗的情況下，找到輸入...

像許多未來(lái)學(xué)家對(duì)技術(shù)的預(yù)測(cè)一樣，圖靈對(duì)未來(lái)非常樂(lè)觀，但并不過(guò)度樂(lè)觀。在21世 紀(jì)初期，與“智能”相關(guān)的技術(shù)以及“機(jī)器學(xué)習(xí)”已經(jīng)是很常見的話題，而這些概念在圖靈時(shí)代 曾使許多人感到匪夷所思。 如今，人工智能作為一門學(xué)科已經(jīng)誕生60年，它依然是人類重大、相當(dāng)有雄心的項(xiàng)目： 努力建造真正的會(huì)思考的機(jī)器。隨著時(shí)光的流逝，技術(shù)人員離實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)越來(lái)越近，未來(lái) 的一抹曙光也正在天際迅速明朗。 《人工智能》講述的正是這種熠熠生輝且近在咫尺的未來(lái)，隱藏在角落里的變化，以及 它們將如何長(zhǎng)久性地改變我們的生活。與傳統(tǒng)人工智能不同 的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠處理規(guī)律性事物，還能夠處理規(guī)則以外的情況。福建人工智能就業(yè)哪些...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在21世紀(jì)中葉迎來(lái)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(guó)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(shuō) 以前的研究人員面臨的問(wèn)題是沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)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(guó)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 ...