西蒙的預測后來無望地落空了，但事實證明，有關紐約世博會的第二種表現就是：IBM 當時并沒有錯。盡管我們堅持認為人工智能尚未普及，但1964年令人驚掉下巴的三項技術如 今已司空見慣。光學掃描和信息檢索已演變成互聯網，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。雖然我們仍然無法預見未來，但是基于用戶不斷預測我們可能感 興趣的新聞故事、書籍或歌曲所生成的巨大數據集，我們正在人工智能方面取得巨大的進 展。這種預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備嵌 入到了周圍的設備、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

研究者們承認這些弱點的存在，并且將這些微型世界比作“一切事物都十分簡單的仙 境，如果以現實世界為前提，那么有關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、數據計算和加工能力，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·舊 約》一樣，都是“規(guī)則太多，仁慈有限”。西藏人工智能就業(yè)發(fā)展趨勢就人工智能對就業(yè)的影響而言，意想不到的轉變發(fā)生在那些不需要體力勞動的白領工作中。

如今，人工智能的夢想早已走出了影院與科幻小說，進入了人們的現實生活。人工智能 可以駕駛汽車，通過觀看視頻網站YouTube就能學會施展復雜的技能，在不同 語種間任意切換，它比我們更加精確地識別人臉，以及創(chuàng)立原始的假設從而發(fā)現疾病的 新藥。而這只是是個開端?！度斯ぶ悄堋分v述的是人工智能的進化之旅及其對人類的意義。在閱讀這本書的過程 中，我們將遇到假裝有孌童癖的計算機、會跳舞的真空吸塵器、會下棋的人工智能以及旨在 與死后的人進行對話而被上傳了個人意識的計算機。

神經網絡在21世紀中葉迎來了又一次重大進展。2005年，杰夫·辛頓在多倫多大學任教， 此前不久，他一直在英國倫敦大學學院工作，在那里建立了蓋茨比計算神經科學組。這時， 人們已經清楚地認識到，互聯網能夠生成大量數據集，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據來對系統(tǒng)進行適當的訓練，那么互聯網的興起則改善了這一狀況。如今，據國際數據公司等研究公司估測，目前網上在線數據量約為 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《數據論》一書中指 出，如果能將這些數據輸入iPad Air（蘋果超薄平板電腦）中，那么產生的堆棧將能夠覆蓋 地球到月球距離的2/3。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。

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(tǒng)，該系統(tǒng)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。隨著新技術的問世，社會上現有工作的數量、類型和組成都 要發(fā)生改變以適應新技術。新疆職高人工智能就業(yè)方向及前景

如今機器的任務是執(zhí)行認知勞動而不是參與認知勞動，在認知勞動中，機器將取代我 們的大腦，而非我們的身體。西藏人工智能就業(yè)發(fā)展趨勢

關于我們如何設想未來的故事，以及在一個充滿技術的世界，我們在面臨計算機智 能不斷加速發(fā)展的情況下如何為人類塑造自己的角色的故事。這是一個關于創(chuàng)造性的本質、 未來就業(yè)以及當所有知識成為數據并且可以電子存儲時，即將發(fā)生什么的故事。當我們制造 的機器比我們更加聰明，我們將要做什么，人類現在還具備什么優(yōu)勢，以及你和我是否也是 一種會思考的機器。1950年，英國數學家和計算機科學家先驅人物艾倫·圖靈（Alan Turing）曾預測，到20世 紀末，“詞語的使用與一般的教育主張將發(fā)生巨大改變，屆時人們談論機器思維時，不會有 人對此進行反駁”。西藏人工智能就業(yè)發(fā)展趨勢

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