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。看了一 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%。隨著我們的環境越來越智能，我們將進入一個持續地進行風險實時評估的時代。廣西現在人工智能就業怎么樣

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**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“**系統”。吉林人工智能就業方向及薪資水平分析隨著技術日臻成熟，人工智能助手將像現實生活中的助手一樣打理我們的生活。

現在游戲中的球拍能夠在屏幕上左右移動：即使不 是持續得分，也可謂能夠輕松得分。再經過數百次游戲，游戲中的人工智簡直如同《星球大 戰4：新希望》結束時的天行者盧克（Luke Skywalker）中的尼奧（Neo）一 樣，懶散地擊球，毫不費力。所有無關的動作都消失了，而且它產生了清晰的策略。 令DeepMind的人工智能具有重要意義的另一個原因是，它不需要進行大規模訓練。傳統 人工智能的原則是必須將規則預先載入系統，這就像是老師在學生參加考試前會依次教 他們問題的答案一樣。DeepMind的人工智能與眾不同之處在于，它能夠自主學習，甚至無須 告訴它應該怎樣做。它所需要接入的就是構成《打磚塊》游戲每一幀的30 000個像素點和屏 幕上的選手得分。其他需要做的事，就是給它輸入得分比較大化的指令。之后，人工智能就可 以隨著游戲的進展獲得游戲“規則”，然后逐漸形成能夠改善其表現的策略。

表現不俗的傳統人工智能怎么了 ？當人們走近紐約世博會時，首先映入眼簾的是一個閃閃發光的不銹鋼球體，這就是巨型 地球儀（Unisphere），它足足有十二層樓那么高。幾十座噴泉環繞在巨型地球儀周圍，朝著 紐約皇后區法拉盛草原可樂娜公園的空中噴射出晶瑩的水柱。在不同時間段，身穿 由美軍研發的火箭樣式道具服的演員會飛過巨大的球體，展示出人類戰勝一切挑戰的能力。知識網絡時代，在全球多樣化、個性化、定制式市場需求的推動下，在萬物互 聯、大數據、云計算等信息·物理·計算環境的支持下，人工智能技術與制造服務深度融合創 新發展與產業化速度將愈加快捷迅猛。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。

20世紀70年 代，在波士頓召開的一次會議上，一位研究者向媒體透露，只需5年時間，像沙基這樣的智 能機器人就將在家庭中普及。一位年輕的同事激動地將他拉開，并對他說：“不要做這樣的 預測。以前有人這樣做招來了麻煩。你低估了實現這一目標需要花費的時間。”這位研究者 想都沒想就回答道：“我不在乎。你看，我提到的所有日子都是在我退休后。” 人工智能工作者們并非一直這么激進，但有很多人都有這樣的傾向。1965年，赫伯特·西 蒙稱，用不了20年，機器就能夠“完成人類能做的任何工作”。不久以后，馬文·明斯基補充 道：“我們這一代人能夠大體上解決創造人工智能的問題。”真正令人吃驚的是人工智能涉及領域的廣闊性。河南學人工智能就業工作環境

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。廣西現在人工智能就業怎么樣

像許多未來學家對技術的預測一樣，圖靈對未來非常樂觀，但并不過度樂觀。在21世 紀初期，與“智能”相關的技術以及“機器學習”已經是很常見的話題，而這些概念在圖靈時代 曾使許多人感到匪夷所思。 如今，人工智能作為一門學科已經誕生60年，它依然是人類重大、相當有雄心的項目： 努力建造真正的會思考的機器。隨著時光的流逝，技術人員離實現這個目標越來越近，未來 的一抹曙光也正在天際迅速明朗。 《人工智能》講述的正是這種熠熠生輝且近在咫尺的未來，隱藏在角落里的變化，以及 它們將如何長久性地改變我們的生活。廣西現在人工智能就業怎么樣

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