研究者們承認這些弱點的存在，并且將這些微型世界比作“一切事物都十分簡單的仙 境，如果以現實世界為前提，那么有關這些事物的陳述從字面上看就都變成了錯的”。總的 來說，人工智能一直在努力擺脫歧義性，但又缺少靈活抽象推理、數據計算和加工能力，而 人工智能恰恰需要這些能力來理解其所展示的內容。任何沒有事先明確說明的事物都有可能 造成恐慌。美國作家約瑟夫·坎貝爾（Joseph Campbell）嘲諷道，這種人工智能與《圣經·舊 約》一樣，都是“規則太多，仁慈有限”。與傳統人工智能不同的是，神經網絡不再局 限于簡單的實驗室環境。湖北python人工智能就業崗位

約翰·麥卡錫將這一現象稱為人工智能的“看！不用手也行！”時代，這一時代成功喚起了 青少年的熱情和勇氣。在之后的十多年里，研究者們應對了眾多挑戰，并反駁了“沒有機器 能夠做到X”這樣一個假設。含義取決于提問者是誰。一位研究者曾經編寫了一套 國際跳棋程序，該程序能夠打敗大多數業余選手，包括編程者自己。另一項突破是感知人工 智能，它能夠在一個使用機器人手的桌面上重新排列不同形狀的彩色模塊：這無疑是計算機 視覺方面的一項壯舉。河北交大人工智能就業情況移動無線網絡的崛 起意味著設備的使用比以前更加方便。

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”。工業**取得了重大進展以后，更大更高級的機器人拉開了智能**的序幕。

對傳統人工智能研 究者來說，人類通過構建內部的符號化表現形式來認識世界，而所有人工智能都以人類認識 世界的能力為基礎。我們可以創建規則來落實這些概念，而捕捉日常知識能夠使這些概念變 得規范。如果將人腦看作一臺電腦，這意味著我們操控的每一種情況都依賴于內部計算程 序，這一程序一步步告訴我們如何完全依據邏輯來進行某項操作。如果的確如此，那么這些 世界各地機構紛紛采用的規則同樣適用于計算機。 這在當時聽起來十分容易，不久以后，情況也確實如此。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。河北交大人工智能就業情況

智能設備漸漸成為生活的必需品。湖北python人工智能就業崗位

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。湖北python人工智能就業崗位

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