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。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？江西北航人工智能就業前景

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”。遼寧人工智能就業限制機器已不再是提高人工勞動生產率的簡單工具，而是已經變成了可以工作 的“人”。

IBM在這場盛會上展示了多項令人印象深刻的技術。開創性的手寫識別計算機便是其中 之一，并被世博會官方手冊稱為“光學掃描和信息檢索”系統。在該系統的演示中，參觀者可 以在一張小卡片上親筆寫下任意一個1851年后的歷史日期。然后，卡片入“光學字符讀 取器”，并在該設備中被轉換成數字格式，然后再轉發給當時的IBM 1460計算機系 統。隨后，計算機磁盤上一個大型數據庫中存儲的當日重大新聞事件被打印在一張穿孔卡片 上，頗有紀念意義，也讓使用者驚嘆不已。一張保存下來的穿孔卡片上如是寫道：

將人工智能設定為關注生活中更復雜的事物，而排除對相對普通任務的關注，這可能與 研究人工智能的人有關。在許多案例中，堪稱“天才”的科學家們能夠控制象棋或布爾邏輯 （Boolean Logic）的微小細節，卻缺少現實生活中的常識。有一則眾所周知的趣聞：麻省理 工學院一個名為西蒙·派珀特（Seymour Papert）的研究人員有一次將他的妻子忘在了紐約機 場。當他意識到妻子沒有陪在他身邊時，飛機正在跨越大西洋。約翰·麥卡錫十分頑強地面對 具有挑戰性的問題，但是卻因為經常忘記為資助他的各類機構填寫進程報告而招致許多麻 煩。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。

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。人工智能系統給我們帶來的直接、真實的威脅是對我們工作的威脅。浙江深大人工智能就業前景

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。江西北航人工智能就業前景

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%。江西北航人工智能就業前景

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