有關符號人工智能的哲學問題開始浮出水面。其中要數名為“中文房間”的思維 實驗。美國哲學家約翰·希爾勒（John Searle）提出該思維實驗，質疑是否應將機器處理符號 真正視為智能。 希爾勒提出，假設他被鎖在一個房間里，房間里有很多中國書法作品。他并不懂中文， 甚至無法將漢語與日語或其他毫無意義的字區分開來。希爾勒在房間中發現了一套規則，這 些規則向他展示了一套與其他符號相對應的符號。隨后，他被提問，并通過將問題符號和答 案符號相匹配來回答這些問題。過了一會兒，希爾勒逐漸熟悉這項任務——盡管他仍然不清 楚自己操作的這些符號到底是什么。人工智能正在改變就業市場。福建人工智能就業效應

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 家領域安徽ai人工智能就業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。

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。

把深度學習網絡想象成工廠的一條生產線，輸入原材料后，它們將隨著傳送帶 向下傳遞，后續的各個站點或層會分別提取不同的高級特性。下一層將根據相似像素的輪廓來確定圖中存在的所 有邊界之后，第三層將用來識別質地和形狀等。到達第四層或第五層時，深度學習網絡已 經創建了復雜特性檢測器。這時，它就能夠了解4個輪子、擋風玻璃和排氣管通常是同時出 現的，眼睛、鼻子和嘴也是同時出現的。它不知道是汽車和人臉都是什么樣的。深度 學習網絡能夠識別的許多特性可能都和手頭的任務無關，但是其中有一些特性卻是和手頭任 務高度相關的。盡管人工智能的技術進步確實取代了一些工作， 但同時也創造了新的工作。

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。，計算機科學與人工智能實驗室的項目是深度學習運轉中一個令人印象深刻的案例。河南一類人工智能就業前景

從被動人工智能助手到主動人工智能助手。福建人工智能就業效應

在某種程度上，由于所有這些技術現已存在，而且不僅存在于研究實驗室中，而是幾乎 每個想要使用它們的人都能唾手可得，因此很難說我們還沒有進入人工智能時代。與我們在 生活中為自己制定的許多虛無縹緲的目標一樣，人工智能成為計算機科學的“夢幻島”：一種總是潛伏在下一個轉角的虛空“假設”。 但是，如果因此就認為人工智能自60年前誕生到現在一直在直線發展就大錯特錯了。在 開始普及目前推動人類重大進步的大規模“深度學習神經網絡”前，我們必須對人工智能的歷 史有更多的了解。福建人工智能就業效應

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