人工智能由統計學家、神經科學家和理論物理學家開創的概率模型主導，大 部分基于所謂的“神經網絡”（或者計算術語中所說的“神經網”）來運行，該網絡的功能與人 腦近似。信息在人腦中以神經元電子放電模式存在。人腦中約有1 000億個神經元，大約和銀 河系中的星星一樣多。記憶是通過加強不同神經元共同放電而形成的：這一過程被稱作“長 時程增強”。盡管我們尚須建立一個與人腦一樣復雜的神經網絡（下一章將詳細介紹），但 人工神經網絡為創造記憶和學習借用了人腦的機制。人腦與神經網絡基本的不同在于，人 腦中的長時程增強是一個生物化學過程，而在神經網絡中，學習是通過修改其自身代碼，以 在復雜或不明朗的情況下，找到輸入和輸出之間或者原因和結果之間的聯系而發生的。驅動人工智能系統的數據到底歸誰所有？江西人工智能就業局限
如今，人工智能的夢想早已走出了影院與科幻小說，進入了人們的現實生活。人工智能 可以駕駛汽車，通過觀看視頻網站YouTube就能學會施展復雜的技能，在不同 語種間任意切換，它比我們更加精確地識別人臉，以及創立原始的假設從而發現疾病的 新藥。而這只是是個開端。《人工智能》講述的是人工智能的進化之旅及其對人類的意義。在閱讀這本書的過程 中，我們將遇到假裝有孌童癖的計算機、會跳舞的真空吸塵器、會下棋的人工智能以及旨在 與死后的人進行對話而被上傳了個人意識的計算機。江西人工智能就業局限人工智能已經能夠完成許多信息化任務，這些任務曾經都是醫生或律師等高認知專業技術人員擅長的。
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的方式。我們的計算機邏輯 方法已經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代人臉識別算法所折服。福爾摩斯的創造者、作 家柯南·道爾（Conan Doyle）是一位畢業于愛丁堡大學（如今是英國前列人工智能院校之 一）的專業醫生。如果他看到疾病診斷效率高過許多人類醫生的人工智能Modernizing Medicine（現代化醫療），也很可能會對此贊嘆不已。
隨著感興趣的研究者越來越多，人工智能開始細分為不同的領域，這意味著人們探索的 范圍開始變得更加廣闊。從某種意義上來說，這一現象是大勢所趨。在達特茅斯會議上，人 們發現，就連為各自的新領域取一個大家都認同的名字都十分困難。約翰·麥卡錫力薦“閃光 探測人工智能”，但卻并不能令其他人信服。另一位名為亞瑟·塞繆爾（Arthur Samuel）的研 究者認為這個名字聽起來很“做作”，而艾倫·紐厄爾（Alan Newell）和赫伯特·西蒙則立即又 將其作品重新命名為“復雜信息編程”。從智能手機到平板電腦，再到我們的臺式機和電視機機頂盒，它 們已經取得了很大的飛躍。
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”。與傳統人工智能不同的是，神經網絡不再局 限于簡單的實驗室環境。江西人工智能就業局限
智能設備漸漸成為生活的必需品。江西人工智能就業局限
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。江西人工智能就業局限
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