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(jī)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?！惫I(yè)時代的產(chǎn)業(yè)Leaders假設(shè)人類的智慧使人類不 會被技術(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，事實證明這是相當(dāng)難的。象棋是一項游戲，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)實世界的一部分，但現(xiàn)實世界 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“讓計算機(jī)在智力測驗中或在下跳棋時表現(xiàn)出成人水平相對容易一些，而讓計算機(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”。廣東人工智能就業(yè)隨著智能家居的發(fā)展，人工智能助手將變成我們的管家。

計算機(jī)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(qiáng)大的IBM大型計算機(jī)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(jī)來完成。 機(jī)器翻譯對計算機(jī)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(jī)器智能”。智能機(jī)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(jī)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。

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?fù)羟?，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(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)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(xué)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(xué)習(xí)，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(jìn)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。驅(qū)動人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到底歸誰所有？

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(jī)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。人工智能的優(yōu)點是能夠?qū)⒈M職調(diào)查和整理歷史知識的趨勢自動化，而這兩項工作，即使是對于人類來說也很難。貴州航空人工智能就業(yè)

智能設(shè)備漸漸成為生活的必需品。貴州航空人工智能就業(yè)

1964年紐約世博會上凸顯了人工智能愿景的兩種表現(xiàn)。第一種表現(xiàn)是人們對于等待著他 們的未來有多么樂觀。盡管冷戰(zhàn)威脅時隱時現(xiàn)，但在19世紀(jì)60年代，人們卻在許多方面都表 現(xiàn)出驚人的樂觀態(tài)度，畢竟在60年代初，約翰·肯尼迪總統(tǒng)宣布：在10年內(nèi)，人類將登上月 球。而在這10年的結(jié)尾，人類確實做到了。如果連這都能做到，那么解析和重建意識看似更 容易實現(xiàn)。人工智能創(chuàng)始人之一赫伯特·西蒙（Herbert Simon）于1960年宣 稱：“我們離復(fù)制人類大腦解決問題的能力和信息處理的能力已經(jīng)不遠(yuǎn)了?！笨赡苁墙梃b了肯 尼迪向?qū)κ窒聭?zhàn)書的方式，他隨意地加上了自己估計的時間：“如果我們在未來10年還未實 現(xiàn)這一愿景，那才令人驚訝?！辟F州航空人工智能就業(yè)

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