人工智能的另一項新應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。為了創造出能夠在現實生活中解決問題的人工智能，科 學家們認為，他們需要一臺能夠將推理和知識相結合的機器。例如，一臺應用于神經系統科 學的電腦必須像合格的神經系統科學家一樣，了解該學科的相關概念、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負起“知識工程師”的重任，他們必須充當各領域專家的角 色，并且將他們的知識提煉成計算機能夠讀取的規則，生成的程序被稱為“專家系統”。谷歌邁出了重要的一步，不僅能夠響應查看請求，而且能夠前瞻性地預測用戶想要查看的信息。湖北人工智能就業怎么樣
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。浙江人工智能就業的不利因素就人工智能對就業的影響而言，意想不到的轉變發生在那些不需要體力勞動的白領工作中。
地球雖然有大量的水，但并不是所有水都可以喝一樣，這些數據中好多都是 未標記的。當數據集較小時，研究人員可以將主要精力放在正確標記所有數據上，這對訓練 系統來說更加有用。然而，隨著數據量的增加，研究人員就無法再這樣做。例如，2013年3 月，網絡相冊Flickr共有8 700萬注冊用戶，他們每天上傳超過350萬張新圖片。從理論上看， 這對那些想要建造一個能夠識別圖片的神經網絡的人們來說是一個天大的好消息，但同樣也 提出了挑戰。正如我們所看到的，訓練神經網絡簡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。通過標記圖片，訓練員既提供了輸入（圖片），又提供了輸出（描 述）。神經網絡就可以反向傳播，以糾正錯誤。這就是我們所了解的“監督式學習”。
20世紀80年代，電子游戲變得更加復雜，人工智能專家也因此變得炙手可熱。人工智能 能夠運用簡單的規則模擬復雜的行為，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，人工智能實體（指具有智能的任何實體，包括智能 硬件和智能軟件）聚集在使用者建造的公園周圍，采取程序設計員從未明確標出過的路徑行 走。在某種意義上，電子游戲是傳統人工智能的天堂。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**表現得很智能這類問題就是毫無意義的。
機器已不再是提高人工勞動生產率的簡單工具，而是已經變成了可以工作 的“人”。
華盛頓大學計算機科學教授普德羅·多明戈斯（Pedro Domingos）指出：“如果機器人掌握了人類除學習以外的所有能力，人類很快就會拋棄 它。”但是從一開始就存在一種與人工智能的發展并行的觀點，這一觀點現在正觸發該領域 的諸多進展。該人工智能學派不是將思維概念化，而是源于在電腦內部建立大腦模型。該學 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驗的實 證研究法。這類人工智能并非知識工程師的作品，而是屬于名為“機器學習者”的計算機科學 家領域真正令人吃驚的是人工智能涉及領域的廣闊性。西藏人工智能就業調研報告
沒有一個令人信服的理由能讓人相信我們在人工智能時代不會遇到類似的轉變。湖北人工智能就業怎么樣
將人工智能設定為關注生活中更復雜的事物，而排除對相對普通任務的關注，這可能與 研究人工智能的人有關。在許多案例中，堪稱“天才”的科學家們能夠控制象棋或布爾邏輯 （Boolean Logic）的微小細節，卻缺少現實生活中的常識。有一則眾所周知的趣聞：麻省理 工學院一個名為西蒙·派珀特（Seymour Papert）的研究人員有一次將他的妻子忘在了紐約機 場。當他意識到妻子沒有陪在他身邊時，飛機正在跨越大西洋。約翰·麥卡錫十分頑強地面對 具有挑戰性的問題，但是卻因為經常忘記為資助他的各類機構填寫進程報告而招致許多麻 煩。湖北人工智能就業怎么樣
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