人工智能玩電子游戲并沒有什么稀奇的。艾倫·圖靈早在 1947年就開發出了象棋程序，盡管當時的計算機不能運行這一程序。如今電子游戲的特 點是有大量非玩家控制角色，這一編程將簡單的規則結合起來產生復雜的行為。這樣看來， DeepMind的人工智能玩游戲又有什么特別的呢？ 針對這個問題的回答有兩個。一是DeepMind的人工智能會逐漸變得更加成熟。就像見證 孩子逐漸長大一樣，如果一直盯著計算機看，很難察覺到它的變化。然而，每隔50多次游戲 再看一下，效果是十分驚人的。開始的時候，DeepMind的人工智能在《打磚塊》游戲中的表 現簡直糟透了，簡單的擊球都做不好，而且它似乎并不清楚狀況，就好像是把PS4（索尼 第四代游戲主機）手柄交到90歲的老奶奶手里，并希望她立刻知道應該做什么一樣。雖然它 也會偶爾得分，但即使**樂觀的旁觀者也只能稱之為運氣。當人工智能超越我們通常所說的計算機系統的限制并跟隨我們一起進入現實世界時，到底會發生什么？新疆美的人工智能就業
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。江蘇人工智能就業前景排名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的文檔清單或網頁。
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[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。
DeepMind的人工智能可以玩的游戲并不只有《打磚塊》。它玩的游戲是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握極少信息的情況下還學會了其他48個游戲，包括拳擊模擬 器、武術游戲甚至是3D（三維）賽車游戲。然而，要想突破電子游戲的“微型世界”還有很長 的路要走。但這仍是一項驚人的成就，為人工智能的下一步發展指明了方向。下一步發展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解決人工智能”。實現以自主學習的方式創建新的人工智能。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。
人類的與眾不同之處就在于能夠學習，這也一直是傳統人工智能一直努力要實現的。描述的系統只有在能夠遵從規則時進行學習，這些知識是從“知識工程師”的知識中提 煉并編入系統架構的。它是對知識自上而下的一種想象，并暗示一個假設，即機器不能自動 學習知識。相反，必須將知識進行編程，而且一次編一條。這一點在很多情況下都能夠很好 地實現，進而在可接受的水平上完成有限的任務。隨著解決方案的增多，問題也開始顯現。 像官僚機構一樣，它們開始變得龐大、笨拙、緩慢而且昂貴。隨著人工智能變得更加智能，關注創造力和社交智能等人類特性將變得更加重要。河北一本的人工智能就業
人工智能能夠使你的設備聯合起來，從而實現長期的且更加復雜的目標。新疆美的人工智能就業
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，倆人將其新創建的語音識別神經網絡與已經使用了30 多年的行業標準工具放到一起一較高下，結果是，深度學習網絡獲得了勝利。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，他建議用深度神經網絡取代整個系統。盡管一開始持懷疑態度，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試數年的系統表現還要出色。2012 年，谷歌將深度學習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%。新疆美的人工智能就業
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