人工智能改變了其目標，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解決的問題。其中的一個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，那時艾倫·圖靈和克勞德·香農(nóng)曾嘗試打造一個自動象棋手。在 當時的情況下，象棋就是一個微觀世界，用來演示那些后來應(yīng)用到現(xiàn)實世界的智能行為。電 子游戲就是他們的目標。 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 院計算機中心工作的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幕上左右移動：即使不 是持續(xù)得分，也可謂能夠輕松得分。再經(jīng)過數(shù)百次游戲，游戲中的人工智簡直如同《星球大 戰(zhàn)4：新希望》結(jié)束時的天行者盧克（Luke Skywalker）中的尼奧（Neo）一 樣，懶散地擊球，毫不費力。所有無關(guān)的動作都消失了，而且它產(chǎn)生了清晰的策略。 令DeepMind的人工智能具有重要意義的另一個原因是，它不需要進行大規(guī)模訓練。傳統(tǒng) 人工智能的原則是必須將規(guī)則預(yù)先載入系統(tǒng)，這就像是老師在學生參加考試前會依次教 他們問題的答案一樣。DeepMind的人工智能與眾不同之處在于，它能夠自主學習，甚至無須 告訴它應(yīng)該怎樣做。它所需要接入的就是構(gòu)成《打磚塊》游戲每一幀的30 000個像素點和屏 幕上的選手得分。其他需要做的事，就是給它輸入得分比較大化的指令。之后，人工智能就可 以隨著游戲的進展獲得游戲“規(guī)則”，然后逐漸形成能夠改善其表現(xiàn)的策略。貴州人工智能就業(yè)方向發(fā)展方向與傳統(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。
福爾摩斯木偶劇旨在展示通過計算機邏輯可以完成多種任務(wù)的方式。我們的計算機邏輯 方法已經(jīng)在某種程度上做出了改變，但是在查看兩張照片并且判斷照片中是否為同一人時， 福爾摩斯可能還是會被精確度高于人類的現(xiàn)代人臉識別算法所折服。福爾摩斯的創(chuàng)造者、作 家柯南·道爾（Conan Doyle）是一位畢業(yè)于愛丁堡大學（如今是英國前列人工智能院校之 一）的專業(yè)醫(yī)生。如果他看到疾病診斷效率高過許多人類醫(yī)生的人工智能Modernizing Medicine（現(xiàn)代化醫(yī)療），也很可能會對此贊嘆不已。
工程師們之前一直對心理學形而上學的層面避而不談，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、學習和推理，許多心理學家都將 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。 真正令人吃驚的是人工智能涉及領(lǐng)域的廣闊性。
有關(guān)符號人工智能的哲學問題開始浮出水面。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。隨著新技術(shù)的問世，社會上現(xiàn)有工作的數(shù)量、類型和組成都 要發(fā)生改變以適應(yīng)新技術(shù)。吉林人工智能就業(yè)薪資排名
工業(yè)**取得了重大進展以后，更大更高級的機器人拉開了智能**的序幕。河北馬化騰人工智能就業(yè)
隨著感興趣的研究者越來越多，人工智能開始細分為不同的領(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)象是大勢所趨。在達特茅斯會議上，人 們發(fā)現(xiàn)，就連為各自的新領(lǐng)域取一個大家都認同的名字都十分困難。約翰·麥卡錫力薦“閃光 探測人工智能”，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 究者認為這個名字聽起來很“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”。河北馬化騰人工智能就業(yè)
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