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。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。黑龍江人工智能就業怎樣
人工智能研究者是否以正確的方式工作。就像玩拼圖要從困難的部分開始一樣，人工智能研究者們設想，如果他們解決了復雜的問題， 那么簡單的問題就會迎刃而解。畢竟，如果你能讓機器像數學天才一樣下象棋，那么模仿嬰 兒學習又有多難呢？然而，事實證明這是相當難的。象棋是一項游戲，包含明確的說明、棋 盤位置、合規或違規移動。象棋為棋手營造了一個靜態世界，他們在這里擁有完整的信息， 前提是他們能夠看見棋盤，并且知道如何移動棋子。象棋是現實世界的一部分，但現實世界 卻與象棋截然不同。漢斯·莫拉維克（Hans Moravec）等研究者突然開始提出驚人的建議， 例如“讓計算機在智力測驗中或在下跳棋時表現出成人水平相對容易一些，而讓計算機在知 覺和移動性方面達到一歲小孩的水平卻是十分困難甚至是不可能的”。黑龍江人工智能就業怎樣在過去的幾年里，機器能夠完成的事 越來越多。
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。
1964年，紐約世界博覽會舉辦。在世博會期間，大約5 200萬人造訪了法拉盛草原650英 畝[1]的展館和公共空間。這場盛會展示了美國美好的現狀并預見了美國更加輝煌的未來：多 車道高速公路、耀眼的摩天大樓、自動人行道和水下社區一應俱全。在美國這樣的國家，即 使建造太空旅游度假村也并非遙不可及。因為只在5年后，美國就成功將人類送上了月 球。紐約的“建筑大師”羅伯特·摩西（Robert Moses）將1964年世博會稱為“人類進步的奧運 會”。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。
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。谷歌盡力在詭異和有用之間取得平衡。黑龍江人工智能就業怎樣
移動無線網絡的崛 起意味著設備的使用比以前更加方便。黑龍江人工智能就業怎樣
雖然幾乎沒有人真正遇見，但人工智能在發展的過程中確實存在一些問題。和當前能與 公眾產生共鳴的某些領域一樣，上述問題或多或少要歸咎于新聞媒體。過度熱情的表現是， 人們經常寫文章贊揚他們所取得的令人印象深刻的進步，好像他們已經造出了智能機器。例 如，20世紀60年代的機器人沙基（SHAKEY）項目受到了大力宣傳，人們將其視作世界上通用機器人，它能夠對自己的行為進行推理。這樣一來，它就能夠為模式識別、信息表 示、問題解決和自然語言處理等不同領域設定基準。黑龍江人工智能就業怎樣
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