人工智能的另一項(xiàng)新應(yīng)用成為人們解決問(wèn)題的工具。盡管人工智能擅長(zhǎng)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(shí)生活中解決問(wèn)題的人工智能，科 學(xué)家們認(rèn)為，他們需要一臺(tái)能夠?qū)⑼评砗椭R(shí)相結(jié)合的機(jī)器。例如，一臺(tái)應(yīng)用于神經(jīng)系統(tǒng)科 學(xué)的電腦必須像合格的神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家一樣，了解該學(xué)科的相關(guān)概念、事實(shí)、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(dān)負(fù)起“知識(shí)工程師”的重任，他們必須充當(dāng)各領(lǐng)域**的角 色，并且將他們的知識(shí)提煉成計(jì)算機(jī)能夠讀取的規(guī)則，生成的程序被稱為“**系統(tǒng)”。谷歌邁出了重要的一步，不僅能夠響應(yīng)查看請(qǐng)求，而且能夠前瞻性地預(yù)測(cè)用戶想要查看的信息。湖北人工智能就業(yè)怎么樣

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在21世紀(jì)中葉迎來(lái)了又一次重大進(jìn)展。2005年，杰夫·辛頓在多倫多大學(xué)任教， 此前不久，他一直在英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院工作，在那里建立了蓋茨比計(jì)算神經(jīng)科學(xué)組。這時(shí)， 人們已經(jīng)清楚地認(rèn)識(shí)到，互聯(lián)網(wǎng)能夠生成大量數(shù)據(jù)集，這在10年前是想都不敢想的。如果說(shuō) 以前的研究人員面臨的問(wèn)題是沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行適當(dāng)?shù)挠?xùn)練，那么互聯(lián)網(wǎng)的興起則改善了這一狀況。如今，據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司等研究公司估測(cè)，目前網(wǎng)上在線數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)論》一書中指 出，如果能將這些數(shù)據(jù)輸入iPad Air（蘋果超薄平板電腦）中，那么產(chǎn)生的堆棧將能夠覆蓋 地球到月球距離的2/3。浙江人工智能就業(yè)的不利因素就人工智能對(duì)就業(yè)的影響而言，意想不到的轉(zhuǎn)變發(fā)生在那些不需要體力勞動(dòng)的白領(lǐng)工作中。

地球雖然有大量的水，但并不是所有水都可以喝一樣，這些數(shù)據(jù)中好多都是 未標(biāo)記的。當(dāng)數(shù)據(jù)集較小時(shí)，研究人員可以將主要精力放在正確標(biāo)記所有數(shù)據(jù)上，這對(duì)訓(xùn)練 系統(tǒng)來(lái)說(shuō)更加有用。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加，研究人員就無(wú)法再這樣做。例如，2013年3 月，網(wǎng)絡(luò)相冊(cè)Flickr共有8 700萬(wàn)注冊(cè)用戶，他們每天上傳超過(guò)350萬(wàn)張新圖片。從理論上看， 這對(duì)那些想要建造一個(gè)能夠識(shí)別圖片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人們來(lái)說(shuō)是一個(gè)天大的好消息，但同樣也 提出了挑戰(zhàn)。正如我們所看到的，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單的方法就是向其展示大量圖片，然后 指出每張圖片都是什么。通過(guò)標(biāo)記圖片，訓(xùn)練員既提供了輸入（圖片），又提供了輸出（描 述）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以反向傳播，以糾正錯(cuò)誤。這就是我們所了解的“監(jiān)督式學(xué)習(xí)”。

20世紀(jì)80年代，電子游戲變得更加復(fù)雜，人工智能**也因此變得炙手可熱。人工智能 能夠運(yùn)用簡(jiǎn)單的規(guī)則模擬復(fù)雜的行為，這意味著電腦控制的人物也能有自己的想法。例如， 在《主題公園》（Theme Park）游戲中，人工智能實(shí)體（指具有智能的任何實(shí)體，包括智能 硬件和智能軟件）聚集在使用者建造的公園周圍，采取程序設(shè)計(jì)員從未明確標(biāo)出過(guò)的路徑行 走。在某種意義上，電子游戲是傳統(tǒng)人工智能的天堂。如果人工智能只用于在射擊游戲中模 仿僵尸敵人，那么其行為是真的智能還是**表現(xiàn)得很智能這類問(wèn)題就是毫無(wú)意義的。

機(jī)器已不再是提高人工勞動(dòng)生產(chǎn)率的簡(jiǎn)單工具，而是已經(jīng)變成了可以工作 的“人”。

華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授普德羅·多明戈斯（Pedro Domingos）指出：“如果機(jī)器人掌握了人類除學(xué)習(xí)以外的所有能力，人類很快就會(huì)拋棄 它?！钡菑囊婚_(kāi)始就存在一種與人工智能的發(fā)展并行的觀點(diǎn)，這一觀點(diǎn)現(xiàn)在正觸發(fā)該領(lǐng)域 的諸多進(jìn)展。該人工智能學(xué)派不是將思維概念化，而是源于在電腦內(nèi)部建立大腦模型。該學(xué) 派不相信邏輯推理是獲取真理的比較好途徑，而是采用基于觀察和實(shí)驗(yàn)的實(shí) 證研究法。這類人工智能并非知識(shí)工程師的作品，而是屬于名為“機(jī)器學(xué)習(xí)者”的計(jì)算機(jī)科學(xué) 家領(lǐng)域真正令人吃驚的是人工智能涉及領(lǐng)域的廣闊性。西藏人工智能就業(yè)調(diào)研報(bào)告

沒(méi)有一個(gè)令人信服的理由能讓人相信我們?cè)谌斯ぶ悄軙r(shí)代不會(huì)遇到類似的轉(zhuǎn)變。湖北人工智能就業(yè)怎么樣

將人工智能設(shè)定為關(guān)注生活中更復(fù)雜的事物，而排除對(duì)相對(duì)普通任務(wù)的關(guān)注，這可能與 研究人工智能的人有關(guān)。在許多案例中，堪稱“天才”的科學(xué)家們能夠控制象棋或布爾邏輯 （Boolean Logic）的微小細(xì)節(jié)，卻缺少現(xiàn)實(shí)生活中的常識(shí)。有一則眾所周知的趣聞：麻省理 工學(xué)院一個(gè)名為西蒙·派珀特（Seymour Papert）的研究人員有一次將他的妻子忘在了紐約機(jī) 場(chǎng)。當(dāng)他意識(shí)到妻子沒(méi)有陪在他身邊時(shí)，飛機(jī)正在跨越大西洋。約翰·麥卡錫十分頑強(qiáng)地面對(duì) 具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，但是卻因?yàn)榻?jīng)常忘記為資助他的各類機(jī)構(gòu)填寫進(jìn)程報(bào)告而招致許多麻 煩。湖北人工智能就業(yè)怎么樣

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