對傳統(tǒng)人工智能研 究者來說，人類通過構(gòu)建內(nèi)部的符號化表現(xiàn)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(chǔ)。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(nèi)部計算程 序，這一程序一步步告訴我們?nèi)绾瓮耆罁?jù)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(gòu)紛紛采用的規(guī)則同樣適用于計算機。 這在當(dāng)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(tǒng)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(xué)谷人工智能就業(yè)班

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(yīng)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(shè)。含義取決于提問者是誰。一位研究者曾經(jīng)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(guān)的文檔清單或網(wǎng)頁。

人工智能的另一項新應(yīng)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(xué)家們認為，他們需要一臺能夠?qū)⑼评砗椭R相結(jié)合的機器。例如，一臺應(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、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)負起“知識工程師”的重任，他們必須充當(dāng)各領(lǐng)域**的角 色，并且將他們的知識提煉成計算機能夠讀取的規(guī)則，生成的程序被稱為“**系統(tǒng)”。

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(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)與已經(jīng)使用了30 多年的行業(yè)標準工具放到一起一較高下，結(jié)果是，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代整個系統(tǒng)。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(diào)試數(shù)年的系統(tǒng)表現(xiàn)還要出色。2012 年，谷歌將深度學(xué)習(xí)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(zé)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(dān)憂的是，那些在實驗室環(huán)境下表現(xiàn)不凡的工具并不能很好地適應(yīng)現(xiàn)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(chǔ)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)在實驗室中表現(xiàn)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(zhì)，因此可以采取的措施也十分 有限。然而，一旦進入現(xiàn)實世界，在訓(xùn)練中表現(xiàn)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(wǎng)絡(luò)的崛 起意味著設(shè)備的使用比以前更加方便。湖北博學(xué)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(wù)的方式。我們的計算機邏輯 方法已經(jīng)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(xiàn)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(xué)（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(xiàn)代化醫(yī)療），也很可能會對此贊嘆不已。湖北博學(xué)谷人工智能就業(yè)班

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