有了杰夫·辛頓等人的幫助，神經網絡開始蓬勃發(fā)展。當時有一個傳統(tǒng)，那就是繼任的一 代都會給自己重新命名，新研究人員們稱自己為“聯(lián)結主義者”，因為他們對復制大腦中的神 經聯(lián)結十分感興趣。到1991年，*在美國就有1萬名活躍的聯(lián)結理論研究人員。 忽然之間，各個領域都取得了突破性的進展。例如，人們發(fā)明了專門用于預測股市的神 經網絡。大多數(shù)情況下，投資公司使用不同的網絡預測不同，然后由交易商來決定投 資。然而，有些人在此基礎上更進一步，使其能夠自行買 賣。無獨有偶，金融領域迅速涉足電子游戲領域，時刻準備著為人工智能研究人員進行投 資。算法交易時代轟轟烈烈地開始了。隨著我們的環(huán)境越來越智能，我們將進入一個持續(xù)地進行風險實時評估的時代。江西人工智能就業(yè)的工資高嗎

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(shù)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。河北利茲人工智能就業(yè)前景從智能手機到平板電腦，再到我們的臺式機和電視機機頂盒，它 們已經取得了很大的飛躍。

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(xiàn)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(tǒng)科 學的電腦必須像合格的神經系統(tǒng)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專家的角 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“專家系統(tǒng)”。

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“復雜信息編程”。隨著技術日臻成熟，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。

神經網絡在人工智能領域具有重要地位，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80年代進入這一領域的研究人員 戴維·艾克利（David Ackley）所說：“我們接觸到神經網絡時，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。當時，人們認為人工智能是與符號相關的。它所涉及 的是生產系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等。進入卡內基–梅隆大學讀研究生時，我已經十分厭倦與傳統(tǒng)的 符號化的計算機相關的事物……我似乎對推理的關注過多，而對判斷的關注太少?！比斯ぶ悄軐⒏悠占?，能完成 的任務也會越來越多。浙江人工智能就業(yè)前景與專業(yè)

隨著人工智能變得更加智能，關注創(chuàng)造力和社交智能等人類特性將變得更加重要。江西人工智能就業(yè)的工資高嗎

有關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，質疑是否應將機器處理符號 真正視為智能。 希爾勒提出，假設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——盡管他仍然不清 楚自己操作的這些符號到底是什么。江西人工智能就業(yè)的工資高嗎

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