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。搜索引擎的工作原理是用戶在多個網域內提問，然后引擎將返回多個它認為能夠很好地回答這一問題的網頁鏈接。江西文科生人工智能就業

神經網絡在人工智能領域具有重要地位，但在過去許多年里，它都是被忽視 的；它被視作真正人工智能的“異父兄弟”。正如20世紀80年代進入這一領域的研究人員 戴維·艾克利（David Ackley）所說：“我們接觸到神經網絡時，人們并未將其視作人工智 能。于是，我們被人工智能拒之門外。當時，人們認為人工智能是與符號相關的。它所涉及 的是生產系統、**系統等。進入卡內基–梅隆大學讀研究生時，我已經十分厭倦與傳統的 符號化的計算機相關的事物……我似乎對推理的關注過多，而對判斷的關注太少。”江西人工智能就業的原因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。

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”。

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”。現在，智能設備依 然要求我們人工去做大量事情，這就意味著我們還沒有進入無縫智能交互的領域。

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。本質上來講，神經網絡能夠以類比的方式進行思考，這一點是傳統人工智能無法企及的。內蒙古人工智能就業前景基本性

當人工智能超越我們通常所說的計算機系統的限制并跟隨我們一起進入現實世界時，到底會發生什么？江西文科生人工智能就業

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。江西文科生人工智能就業

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