對傳統人工智能研 究者來說，人類通過構建內部的符號化表現形式來認識世界，而所有人工智能都以人類認識 世界的能力為基礎。我們可以創(chuàng)建規(guī)則來落實這些概念，而捕捉日常知識能夠使這些概念變 得規(guī)范。如果將人腦看作一臺電腦，這意味著我們操控的每一種情況都依賴于內部計算程 序，這一程序一步步告訴我們如何完全依據邏輯來進行某項操作。如果的確如此，那么這些 世界各地機構紛紛采用的規(guī)則同樣適用于計算機。 這在當時聽起來十分容易，不久以后，情況也確實如此。人工智能系統將變得更加智能，但人類也可以共 享創(chuàng)造的財富。湖北博學谷人工智能就業(yè)班

約翰·麥卡錫將這一現象稱為人工智能的“看！不用手也行！”時代，這一時代成功喚起了 青少年的熱情和勇氣。在之后的十多年里，研究者們應對了眾多挑戰(zhàn)，并反駁了“沒有機器 能夠做到X”這樣一個假設。含義取決于提問者是誰。一位研究者曾經編寫了一套 國際跳棋程序，該程序能夠打敗大多數業(yè)余選手，包括編程者自己。另一項突破是感知人工 智能，它能夠在一個使用機器人手的桌面上重新排列不同形狀的彩色模塊：這無疑是計算機 視覺方面的一項壯舉。河北深大人工智能就業(yè)前景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的文檔清單或網頁。

人工智能的另一項新應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)造出能夠在現實生活中解決問題的人工智能，科 學家們認為，他們需要一臺能夠將推理和知識相結合的機器。例如，一臺應用于神經系統科 學的電腦必須像合格的神經系統科學家一樣，了解該學科的相關概念、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負起“知識工程師”的重任，他們必須充當各領域**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”。

辛頓實驗室的兩名成員喬治·達爾（George Dahl）和阿 卜杜勒–拉赫曼（Abdel-rahman Mohamed）迅速論證了該系統不僅能夠進行圖像 識別，還能夠進行語音識別。2009年，倆人將其新創(chuàng)建的語音識別神經網絡與已經使用了30 多年的行業(yè)標準工具放到一起一較高下，結果是，深度學習網絡獲得了勝利。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?？戳艘?眼之后，他建議用深度神經網絡取代整個系統。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試數年的系統表現還要出色。2012 年，谷歌將深度學習語音識別程序嵌入安卓移動平臺，錯誤率與之前相比立刻下降了25%。如果人工智能的目標是建造可以模仿人類智能的機器，那么擁有抽象思維能力明顯就 是第二步了。

如果說希爾勒是在指責人工智能研究者們像家長一樣絞盡腦汁地炫耀孩子的才華，那么 人工智能研究者們本身就面臨著一個令人不愉快的事實：他們的孩子實際上并沒有那么聰 明。令人擔憂的是，那些在實驗室環(huán)境下表現不凡的工具并不能很好地適應現實狀況。符號 人工智能主要涉及自上而下建立以規(guī)則為基礎的系統，該系統在實驗室中表現出色，各元素 都能夠得到很好的控制。這些“微型世界”幾乎不包含任何物質，因此可以采取的措施也十分 有限。然而，一旦進入現實世界，在訓練中表現優(yōu)異的程序就像世界杯揭幕戰(zhàn)中的英格蘭隊 一樣變得怯場了。人工智能的發(fā)展使日常工作的范圍變得更加廣闊。云南一類人工智能就業(yè)前景

移動無線網絡的崛 起意味著設備的使用比以前更加方便。湖北博學谷人工智能就業(yè)班

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的方式。我們的計算機邏輯 方法已經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（現代化醫(yī)療），也很可能會對此贊嘆不已。湖北博學谷人工智能就業(yè)班

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