把深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)想象成工廠的一條生產(chǎn)線，輸入原材料后，它們將隨著傳送帶 向下傳遞，后續(xù)的各個(gè)站點(diǎn)或?qū)訒?huì)分別提取不同的高級(jí)特性。下一層將根據(jù)相似像素的輪廓來(lái)確定圖中存在的所 有邊界之后，第三層將用來(lái)識(shí)別質(zhì)地和形狀等。到達(dá)第四層或第五層時(shí)，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)已 經(jīng)創(chuàng)建了復(fù)雜特性檢測(cè)器。這時(shí)，它就能夠了解4個(gè)輪子、擋風(fēng)玻璃和排氣管通常是同時(shí)出 現(xiàn)的，眼睛、鼻子和嘴也是同時(shí)出現(xiàn)的。它不知道是汽車和人臉都是什么樣的。深度 學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別的許多特性可能都和手頭的任務(wù)無(wú)關(guān)，但是其中有一些特性卻是和手頭任 務(wù)高度相關(guān)的。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。重慶計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人工智能就業(yè)前景
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。寧夏未來(lái)5年人工智能就業(yè)操作引擎則是通過(guò)智能實(shí)體來(lái)找出解決 問(wèn)題的方案。
20世紀(jì)70年 代，在波士頓召開的一次會(huì)議上，一位研究者向媒體透露，只需5年時(shí)間，像沙基這樣的智 能機(jī)器人就將在家庭中普及。一位年輕的同事激動(dòng)地將他拉開，并對(duì)他說(shuō)：“不要做這樣的 預(yù)測(cè)。以前有人這樣做招來(lái)了麻煩。你低估了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要花費(fèi)的時(shí)間?！边@位研究者 想都沒想就回答道：“我不在乎。你看，我提到的所有日子都是在我退休后?！?人工智能工作者們并非一直這么激進(jìn)，但有很多人都有這樣的傾向。1965年，赫伯特·西 蒙稱，用不了20年，機(jī)器就能夠“完成人類能做的任何工作”。不久以后，馬文·明斯基補(bǔ)充 道：“我們這一代人能夠大體上解決創(chuàng)造人工智能的問(wèn)題?！?/p>
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(shí)驗(yàn)室中，而是幾乎 每個(gè)想要使用它們的人都能唾手可得，因此很難說(shuō)我們還沒有進(jìn)入人工智能時(shí)代。與我們?cè)?生活中為自己制定的許多虛無(wú)縹緲的目標(biāo)一樣，人工智能成為計(jì)算機(jī)科學(xué)的“夢(mèng)幻島”：一種總是潛伏在下一個(gè)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(cuò)特錯(cuò)了。在 開始普及目前推動(dòng)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(duì)人工智能的歷 史有更多的了解。隨著智能家居的發(fā)展，人工智能助手將變成我們的管家。
人類的與眾不同之處就在于能夠?qū)W習(xí)，這也一直是傳統(tǒng)人工智能一直努力要實(shí)現(xiàn)的。描述的系統(tǒng)只有在能夠遵從規(guī)則時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，這些知識(shí)是從“知識(shí)工程師”的知識(shí)中提 煉并編入系統(tǒng)架構(gòu)的。它是對(duì)知識(shí)自上而下的一種想象，并暗示一個(gè)假設(shè)，即機(jī)器不能自動(dòng) 學(xué)習(xí)知識(shí)。相反，必須將知識(shí)進(jìn)行編程，而且一次編一條。這一點(diǎn)在很多情況下都能夠很好 地實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而在可接受的水平上完成有限的任務(wù)。隨著解決方案的增多，問(wèn)題也開始顯現(xiàn)。 像官僚機(jī)構(gòu)一樣，它們開始變得龐大、笨拙、緩慢而且昂貴。移動(dòng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的崛 起意味著設(shè)備的使用比以前更加方便。廣東人工智能就業(yè)方向公司
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。重慶計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人工智能就業(yè)前景
工程師們之前一直對(duì)心理學(xué)形而上學(xué)的層面避而不談，但是他們都被一個(gè)概念深深吸 引，即人腦可能成為電腦。他們同樣開始醉心于研究記憶、學(xué)習(xí)和推理，許多心理學(xué)家都將 其視為人工智能的基礎(chǔ)。激動(dòng)人心的是，他們同樣意識(shí)到，與人類相比，計(jì)算機(jī)具有潛在優(yōu) 勢(shì)。例如，ENIAC每分鐘能夠計(jì)算多達(dá)20 000次乘法，這樣的計(jì)算能力著實(shí)令人驚訝。人類 的記憶并不可靠，而相比之下，一臺(tái)每微秒訪問(wèn)數(shù)千條項(xiàng)目的機(jī)器更能凸顯出優(yōu)勢(shì)。 重慶計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人工智能就業(yè)前景
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