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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算神經(jīng)科學(xué)組。這時， 人們已經(jīng)清楚地認(rèn)識到，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，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 ...

計算機輕松地（或者看似輕松地）進(jìn)行了英俄互譯，跨 越了美國與蘇聯(lián)之間不可逾越的鴻溝。這項神奇技術(shù)的實現(xiàn)要歸功于世博會IBM展區(qū)與遠(yuǎn)在 114英里[3]之外的紐約金士頓一臺強大的IBM大型計算機之間的數(shù)據(jù)連接，所有繁重的 計算工作都由這臺計算機來完成。 機器翻譯對計算機的清晰思維如何走向烏托邦進(jìn)行了簡明且出色的概括。議員、將 軍，乃至總統(tǒng)都嚴(yán)重缺乏當(dāng)時學(xué)術(shù)界剛剛開始提出的“機器智能”。智能機器能否比人類做得更好？在1964年的世博會上，激動萬分的公眾一睹科研人員樂觀的愿景。人工智能給出的 建議是，只要能夠在機器中盡量利用和復(fù)制人腦的深層奧秘，那么全球和諧終會得以保 障。隨著人工智能變得更加智能，...

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，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，人們認(rèn)為人工智能是與符號相關(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，我已經(jīng)十分厭倦與傳統(tǒng)的 符號化的計算機相關(guān)的事物……我似乎對推理的關(guān)注過多，而對判斷的關(guān)注太少?！比斯ぶ悄芤呀?jīng)能夠完成許多信息化任務(wù)，這些任務(wù)曾經(jīng)都是醫(yī)生或律師等高認(rèn)知專業(yè)技術(shù)人員擅長的。四川嵌入式人工智能就業(yè)研究...

人工智能隨后遭遇的寒流比有過之而無不及。資本又一次迅速蒸發(fā)，助消 失得無影無蹤。在1987—1989年，美國**部高級研究計劃局將用于人工智能研究的預(yù)算縮 減了1/3。專業(yè)的人工智能雜志的廣告費收入也大幅下降。美國人文與科學(xué)院官方期刊《代達(dá) 羅斯》（Daedalus）在1988年大膽發(fā)布了一期人工智能特刊，激怒了哲學(xué)家希拉里·普特南 （Hilary Putnam）。普特南寫道：“現(xiàn)在有什么好大驚小怪的？為什么在《代達(dá)羅斯》上發(fā) 布一期特刊？為什么不等到人工智能真正取得一些進(jìn)展后再發(fā)布特刊？”整個科技界都能感 受到人工智能的寒流。美國人工智能協(xié)會會員人數(shù)大幅減少，1996年驟減至4 000人，達(dá)...

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，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，人們認(rèn)為人工智能是與符號相關(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，我已經(jīng)十分厭倦與傳統(tǒng)的 符號化的計算機相關(guān)的事物……我似乎對推理的關(guān)注過多，而對判斷的關(guān)注太少?！甭?lián)網(wǎng)的智能家庭與現(xiàn)在的家庭一個很大的區(qū)別將是使用 人工智能去建立目標(biāo)。上海人工智能就業(yè)城市分析約翰·麥卡錫將這一現(xiàn)象...

辛頓實驗室的兩名成員喬治·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 識別，還能夠進(jìn)行語音識別。2009年，倆人將其新創(chuàng)建的語音識別神經(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，谷歌邀 請辛頓的一位博士生納瓦迪普·杰特列（Navdeep Jaitly）修補谷歌的語音識別算法。看了一 眼之后，他建議用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代整個系統(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...

人工智能隨后遭遇的寒流比有過之而無不及。資本又一次迅速蒸發(fā)，助消 失得無影無蹤。在1987—1989年，美國**部高級研究計劃局將用于人工智能研究的預(yù)算縮 減了1/3。專業(yè)的人工智能雜志的廣告費收入也大幅下降。美國人文與科學(xué)院官方期刊《代達(dá) 羅斯》（Daedalus）在1988年大膽發(fā)布了一期人工智能特刊，激怒了哲學(xué)家希拉里·普特南 （Hilary Putnam）。普特南寫道：“現(xiàn)在有什么好大驚小怪的？為什么在《代達(dá)羅斯》上發(fā) 布一期特刊？為什么不等到人工智能真正取得一些進(jìn)展后再發(fā)布特刊？”整個科技界都能感 受到人工智能的寒流。美國人工智能協(xié)會會員人數(shù)大幅減少，1996年驟減至4 000人，達(dá)...

計算機輕松地（或者看似輕松地）進(jìn)行了英俄互譯，跨 越了美國與蘇聯(lián)之間不可逾越的鴻溝。這項神奇技術(shù)的實現(xiàn)要歸功于世博會IBM展區(qū)與遠(yuǎn)在 114英里[3]之外的紐約金士頓一臺強大的IBM大型計算機之間的數(shù)據(jù)連接，所有繁重的 計算工作都由這臺計算機來完成。 機器翻譯對計算機的清晰思維如何走向烏托邦進(jìn)行了簡明且出色的概括。議員、將 軍，乃至總統(tǒng)都嚴(yán)重缺乏當(dāng)時學(xué)術(shù)界剛剛開始提出的“機器智能”。智能機器能否比人類做得更好？在1964年的世博會上，激動萬分的公眾一睹科研人員樂觀的愿景。人工智能給出的 建議是，只要能夠在機器中盡量利用和復(fù)制人腦的深層奧秘，那么全球和諧終會得以保 障。人工智能越來越擅長以人類的...

工程師們之前一直對心理學(xué)形而上學(xué)的層面避而不談，但是他們都被一個概念深深吸 引，即人腦可能成為電腦。他們同樣開始醉心于研究記憶、學(xué)習(xí)和推理，許多心理學(xué)家都將 其視為人工智能的基礎(chǔ)。激動人心的是，他們同樣意識到，與人類相比，計算機具有潛在優(yōu) 勢。例如，ENIAC每分鐘能夠計算多達(dá)20 000次乘法，這樣的計算能力著實令人驚訝。人類 的記憶并不可靠，而相比之下，一臺每微秒訪問數(shù)千條項目的機器更能凸顯出優(yōu)勢。 “二戰(zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計算的人?！岸?zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計算的人。“二戰(zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計算的人。“二戰(zhàn)”結(jié)束以前，...

IBM在這場盛會上展示了多項令人印象深刻的技術(shù)。開創(chuàng)性的手寫識別計算機便是其中 之一，并被世博會官方手冊稱為“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)時的IBM 1460計算機系 統(tǒng)。隨后，計算機磁盤上一個大型數(shù)據(jù)庫中存儲的當(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。 隨著智能家居的發(fā)展，人工智能助手將變成我們的管家。河北人工智能就業(yè)班193講解如今，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)...

20世紀(jì)70年 代，在波士頓召開的一次會議上，一位研究者向媒體透露，只需5年時間，像沙基這樣的智 能機器人就將在家庭中普及。一位年輕的同事激動地將他拉開，并對他說：“不要做這樣的 預(yù)測。以前有人這樣做招來了麻煩。你低估了實現(xiàn)這一目標(biāo)需要花費的時間?！边@位研究者 想都沒想就回答道：“我不在乎。你看，我提到的所有日子都是在我退休后?！?人工智能工作者們并非一直這么激進(jìn)，但有很多人都有這樣的傾向。1965年，赫伯特·西 蒙稱，用不了20年，機器就能夠“完成人類能做的任何工作”。不久以后，馬文·明斯基補充 道：“我們這一代人能夠大體上解決創(chuàng)造人工智能的問題?！彪S之而來的電網(wǎng)引入了大量的智能設(shè)備，創(chuàng)造了...

在某種程度上，由于所有這些技術(shù)現(xiàn)已存在，而且不僅存在于研究實驗室中，而是幾乎 每個想要使用它們的人都能唾手可得，因此很難說我們還沒有進(jìn)入人工智能時代。與我們在 生活中為自己制定的許多虛無縹緲的目標(biāo)一樣，人工智能成為計算機科學(xué)的“夢幻島”：一種總是潛伏在下一個轉(zhuǎn)角的虛空“假設(shè)”。 但是，如果因此就認(rèn)為人工智能自60年前誕生到現(xiàn)在一直在直線發(fā)展就大錯特錯了。在 開始普及目前推動人類重大進(jìn)步的大規(guī)?！吧疃葘W(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”前，我們必須對人工智能的歷 史有更多的了解。隨著技術(shù)日臻成熟，人工智能助手將像現(xiàn)實生活中的助手一樣打理我們的生活。北京人工智能就業(yè)方向前景排名人工智能的另一項新應(yīng)用成為人們解決問題的工...

艾倫·圖靈是英國的數(shù)學(xué)家和密碼**?！岸?zhàn)”期間，他在英國布萊切利公園密碼破譯中 心擔(dān)任**密碼學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)，并提出了許多破譯德軍密碼的方法，其中就是發(fā)明了能夠破譯英格瑪（Enigma）密碼機設(shè)置的機電裝置。這使他在破譯截獲信息方面發(fā)揮了重要 作用。圖靈的一個重要理念就是通用圖靈機（Universal Turing Machine）。與其他擁有單一功 能的電腦相比，圖靈詮釋了如何通過閱讀磁帶上的分步說明來使用電腦去完成多個任務(wù)。他 寫道，電腦“實際上能夠作為其他機器的模型”。這就意味著沒必要在完成每項任務(wù)時使用不 同的機器。圖靈指出：“我們無須再為不同的任務(wù)制造不同的機器，只需對通用機進(jìn)行‘編 ...

人工智能很快就細(xì)分為不同專業(yè)，從1958年在英國密德薩斯的特丁頓國家物理實驗室 召開的“思維過程的機械化”會議就能看出這一點。達(dá)特茅斯會議召開兩年后，人工智能 就已經(jīng)細(xì)分為多個領(lǐng)域，包括人工思維、字符和模式識別、學(xué)習(xí)、機器翻譯、生物學(xué)、自動 編程、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和辦公機械化。 接下來的一段時間成了傳統(tǒng)人工智能的黃金時期。新的領(lǐng)域?qū)映霾桓F，研究者們不斷取 得重要進(jìn)展，思考的機器也呼之欲出。由于有美國**部高級研究計劃局（ARPA）等資金支持，巨大的投資使研究沒有受到什么干擾。人工智能越來越擅長以人類的方式進(jìn)行交流，并且在特定應(yīng)用程序中也展現(xiàn)了驚人的創(chuàng)造力。貴州人工智能就業(yè)方案關(guān)于我們?nèi)绾卧O(shè)想未來的故事...

DeepMind的人工智能可以玩的游戲并不只有《打磚塊》。它玩的游戲是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握極少信息的情況下還學(xué)會了其他48個游戲，包括拳擊模擬 器、武術(shù)游戲甚至是3D（三維）賽車游戲。然而，要想突破電子游戲的“微型世界”還有很長 的路要走。但這仍是一項驚人的成就，為人工智能的下一步發(fā)展指明了方向。下一步發(fā)展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解決人工智能”。實現(xiàn)以自主學(xué)習(xí)的方式創(chuàng)建新的人工智能。驅(qū)動人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到底歸誰所有？黑龍江人工智能就業(yè)問題介紹幸運的是，杰夫·辛頓掀起了一場“非監(jiān)督式學(xué)習(xí)”的**，這種學(xué)習(xí)方式無須向計算機提 供任何標(biāo)...

在某種程度上，由于所有這些技術(shù)現(xiàn)已存在，而且不僅存在于研究實驗室中，而是幾乎 每個想要使用它們的人都能唾手可得，因此很難說我們還沒有進(jìn)入人工智能時代。與我們在 生活中為自己制定的許多虛無縹緲的目標(biāo)一樣，人工智能成為計算機科學(xué)的“夢幻島”：一種總是潛伏在下一個轉(zhuǎn)角的虛空“假設(shè)”。 但是，如果因此就認(rèn)為人工智能自60年前誕生到現(xiàn)在一直在直線發(fā)展就大錯特錯了。在 開始普及目前推動人類重大進(jìn)步的大規(guī)模“深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”前，我們必須對人工智能的歷 史有更多的了解。搜索引擎的工作原理是用戶在多個網(wǎng)域內(nèi)提問，然后引擎將返回多個它認(rèn)為能夠很好地回答這一問題的網(wǎng)頁鏈接。湖南大專人工智能就業(yè)去向1964年，紐約...

DeepMind的人工智能可以玩的游戲并不只有《打磚塊》。它玩的游戲是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握極少信息的情況下還學(xué)會了其他48個游戲，包括拳擊模擬 器、武術(shù)游戲甚至是3D（三維）賽車游戲。然而，要想突破電子游戲的“微型世界”還有很長 的路要走。但這仍是一項驚人的成就，為人工智能的下一步發(fā)展指明了方向。下一步發(fā)展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解決人工智能”。實現(xiàn)以自主學(xué)習(xí)的方式創(chuàng)建新的人工智能。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。四川人工智能就業(yè)方向哪些專業(yè)隨著感興趣的研究者越來越多，人工智能開始...

西蒙的預(yù)測后來無望地落空了，但事實證明，有關(guān)紐約世博會的第二種表現(xiàn)就是：IBM 當(dāng)時并沒有錯。盡管我們堅持認(rèn)為人工智能尚未普及，但1964年令人驚掉下巴的三項技術(shù)如 今已司空見慣。光學(xué)掃描和信息檢索已演變成互聯(lián)網(wǎng)，讓我們在一瞬間獲得的信息比原本一 生可能獲得的信息還要多。雖然我們?nèi)匀粺o法預(yù)見未來，但是基于用戶不斷預(yù)測我們可能感 興趣的新聞故事、書籍或歌曲所生成的巨大數(shù)據(jù)集，我們正在人工智能方面取得巨大的進(jìn) 展。這種預(yù)測的連通性不僅限于傳統(tǒng)意義上的計算機，而且還通過大量智能傳感器和設(shè)備嵌 入到了周圍的設(shè)備、車輛和建筑中。在體力勞動中，人類的血肉之軀就是一臺機器，新的機器出現(xiàn)時舊的就會被 淘汰。天...

研究者們承認(rèn)這些弱點的存在，并且將這些微型世界比作“一切事物都十分簡單的仙 境，如果以現(xiàn)實世界為前提，那么有關(guān)這些事物的陳述從字面上看就都變成了錯的”?？偟?來說，人工智能一直在努力擺脫歧義性，但又缺少靈活抽象推理、數(shù)據(jù)計算和加工能力，而 人工智能恰恰需要這些能力來理解其所展示的內(nèi)容。任何沒有事先明確說明的事物都有可能 造成恐慌。美國作家約瑟夫·坎貝爾（Joseph Campbell）嘲諷道，這種人工智能與《圣經(jīng)·舊 約》一樣，都是“規(guī)則太多，仁慈有限”。與傳統(tǒng)人工智能不同的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不再局 限于簡單的實驗室環(huán)境。湖北python人工智能就業(yè)崗位約翰·麥卡錫將這一現(xiàn)象稱為人工智能的“看！不用...

把深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)想象成工廠的一條生產(chǎn)線，輸入原材料后，它們將隨著傳送帶 向下傳遞，后續(xù)的各個站點或?qū)訒謩e提取不同的高級特性。下一層將根據(jù)相似像素的輪廓來確定圖中存在的所 有邊界之后，第三層將用來識別質(zhì)地和形狀等。到達(dá)第四層或第五層時，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)已 經(jīng)創(chuàng)建了復(fù)雜特性檢測器。這時，它就能夠了解4個輪子、擋風(fēng)玻璃和排氣管通常是同時出 現(xiàn)的，眼睛、鼻子和嘴也是同時出現(xiàn)的。它不知道是汽車和人臉都是什么樣的。深度 學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠識別的許多特性可能都和手頭的任務(wù)無關(guān)，但是其中有一些特性卻是和手頭任 務(wù)高度相關(guān)的。谷歌邁出了重要的一步，不僅能夠響應(yīng)查看請求，而且能夠前瞻性地預(yù)測用戶想要查看的信息。重慶計算機網(wǎng)...

人工智能的另一項新應(yīng)用成為人們解決問題的工具。盡管人工智能擅長推理，但研究人 員都知道，人工智能并不只有推理。為了創(chuàng)造出能夠在現(xiàn)實生活中解決問題的人工智能，科 學(xué)家們認(rèn)為，他們需要一臺能夠?qū)⑼评砗椭R相結(jié)合的機器。例如，一臺應(yīng)用于神經(jīng)系統(tǒng)科 學(xué)的電腦必須像合格的神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家一樣，了解該學(xué)科的相關(guān)概念、事實、表述、研究方 法、模型、隱喻和其他方面。 這意味著程序員突然需要擔(dān)負(fù)起“知識工程師”的重任，他們必須充當(dāng)各領(lǐng)域**的角 色，并且將他們的知識提煉成計算機能夠讀取的規(guī)則，生成的程序被稱為“**系統(tǒng)”。谷歌邁出了重要的一步，不僅能夠響應(yīng)查看請求，而且能夠前瞻性地預(yù)測用戶想要查看的信息。湖北人工...

有關(guān)符號人工智能的哲學(xué)問題開始浮出水面。其中要數(shù)名為“中文房間”的思維 實驗。美國哲學(xué)家約翰·希爾勒（John Searle）提出該思維實驗，質(zhì)疑是否應(yīng)將機器處理符號 真正視為智能。 希爾勒提出，假設(shè)他被鎖在一個房間里，房間里有很多中國書法作品。他并不懂中文， 甚至無法將漢語與日語或其他毫無意義的字區(qū)分開來。希爾勒在房間中發(fā)現(xiàn)了一套規(guī)則，這 些規(guī)則向他展示了一套與其他符號相對應(yīng)的符號。隨后，他被提問，并通過將問題符號和答 案符號相匹配來回答這些問題。過了一會兒，希爾勒逐漸熟悉這項任務(wù)——盡管他仍然不清 楚自己操作的這些符號到底是什么。在過去的幾年里，機器能夠完成的事 越來越多。天津人工智能就業(yè)...

IBM在世博會上引人矚目的展示當(dāng)屬美國夫妻檔設(shè)計大師查爾斯（Charles）和蕾·伊姆 斯（Ray Eames）設(shè)計的巨蛋形展館。這顆飛艇般大小的“巨蛋”聳立在一片由45棵32英尺高 的幾何形金屬片樹木所構(gòu)成的“森林”中；14 000片灰色和綠色樹脂玻璃葉片展開后形成一個 一英畝的碩大穹頂。興奮不已的世博會參觀者需要乘坐一臺液壓電梯進(jìn)入“巨蛋”，然 后可以坐在一個高科技放映廳內(nèi)觀看一段關(guān)于人工智能未來的視頻。一位激動不已的評論者 借用IBM從19世紀(jì)20年代就開始使用的品牌口號“Think”，這樣寫道：“觀看著，思考著，并 且驚嘆著人類及其所創(chuàng)造的機器的奇妙智慧。”人工智能系統(tǒng)將變得更加智能，...

西蒙的預(yù)測后來無望地落空了，但事實證明，有關(guān)紐約世博會的第二種表現(xiàn)就是：IBM 當(dāng)時并沒有錯。盡管我們堅持認(rèn)為人工智能尚未普及，但1964年令人驚掉下巴的三項技術(shù)如 今已司空見慣。光學(xué)掃描和信息檢索已演變成互聯(lián)網(wǎng)，讓我們在一瞬間獲得的信息比原本一 生可能獲得的信息還要多。雖然我們?nèi)匀粺o法預(yù)見未來，但是基于用戶不斷預(yù)測我們可能感 興趣的新聞故事、書籍或歌曲所生成的巨大數(shù)據(jù)集，我們正在人工智能方面取得巨大的進(jìn) 展。這種預(yù)測的連通性不僅限于傳統(tǒng)意義上的計算機，而且還通過大量智能傳感器和設(shè)備嵌 入到了周圍的設(shè)備、車輛和建筑中。人工智能的發(fā)展使日常工作的范圍變得更加廣闊。西藏人工智能就業(yè)發(fā)展趨勢研究者們...

工程師們之前一直對心理學(xué)形而上學(xué)的層面避而不談，但是他們都被一個概念深深吸 引，即人腦可能成為電腦。他們同樣開始醉心于研究記憶、學(xué)習(xí)和推理，許多心理學(xué)家都將 其視為人工智能的基礎(chǔ)。激動人心的是，他們同樣意識到，與人類相比，計算機具有潛在優(yōu) 勢。例如，ENIAC每分鐘能夠計算多達(dá)20 000次乘法，這樣的計算能力著實令人驚訝。人類 的記憶并不可靠，而相比之下，一臺每微秒訪問數(shù)千條項目的機器更能凸顯出優(yōu)勢。 “二戰(zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計算的人。“二戰(zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計算的人?！岸?zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計算的人。“二戰(zhàn)”結(jié)束以前，...

華盛頓大學(xué)計算機科學(xué)教授普德羅·多明戈斯（Pedro Domingos）指出：“如果機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，這一觀點現(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驗的實 證研究法。這類人工智能并非知識工程師的作品，而是屬于名為“機器學(xué)習(xí)者”的計算機科學(xué) 家領(lǐng)域谷歌盡力在詭異和有用之間取得平衡。陜西人工智能就業(yè)怎樣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 那些通過采取措施就能夠...

像許多未來學(xué)家對技術(shù)的預(yù)測一樣，圖靈對未來非常樂觀，但并不過度樂觀。在21世 紀(jì)初期，與“智能”相關(guān)的技術(shù)以及“機器學(xué)習(xí)”已經(jīng)是很常見的話題，而這些概念在圖靈時代 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)有雄心的項目： 努力建造真正的會思考的機器。隨著時光的流逝，技術(shù)人員離實現(xiàn)這個目標(biāo)越來越近，未來 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，隱藏在角落里的變化，以及 它們將如何長久性地改變我們的生活。當(dāng)人工智能超越我們通常所說的計算機系統(tǒng)的限制并跟隨我們一起進(jìn)入現(xiàn)實世界時，到底會發(fā)生什么？江西北航人工智...

人工智能隨后遭遇的寒流比有過之而無不及。資本又一次迅速蒸發(fā)，助消 失得無影無蹤。在1987—1989年，美國**部高級研究計劃局將用于人工智能研究的預(yù)算縮 減了1/3。專業(yè)的人工智能雜志的廣告費收入也大幅下降。美國人文與科學(xué)院官方期刊《代達(dá) 羅斯》（Daedalus）在1988年大膽發(fā)布了一期人工智能特刊，激怒了哲學(xué)家希拉里·普特南 （Hilary Putnam）。普特南寫道：“現(xiàn)在有什么好大驚小怪的？為什么在《代達(dá)羅斯》上發(fā) 布一期特刊？為什么不等到人工智能真正取得一些進(jìn)展后再發(fā)布特刊？”整個科技界都能感 受到人工智能的寒流。美國人工智能協(xié)會會員人數(shù)大幅減少，1996年驟減至4 000人，達(dá)...

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算神經(jīng)科學(xué)組。這時， 人們已經(jīng)清楚地認(rèn)識到，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，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 ...

有關(guān)符號人工智能的哲學(xué)問題開始浮出水面。其中要數(shù)名為“中文房間”的思維 實驗。美國哲學(xué)家約翰·希爾勒（John Searle）提出該思維實驗，質(zhì)疑是否應(yīng)將機器處理符號 真正視為智能。 希爾勒提出，假設(shè)他被鎖在一個房間里，房間里有很多中國書法作品。他并不懂中文， 甚至無法將漢語與日語或其他毫無意義的字區(qū)分開來。希爾勒在房間中發(fā)現(xiàn)了一套規(guī)則，這 些規(guī)則向他展示了一套與其他符號相對應(yīng)的符號。隨后，他被提問，并通過將問題符號和答 案符號相匹配來回答這些問題。過了一會兒，希爾勒逐漸熟悉這項任務(wù)——盡管他仍然不清 楚自己操作的這些符號到底是什么。人工智能正在改變就業(yè)市場。福建人工智能就業(yè)效應(yīng)華盛頓大學(xué)計算...