DeepMind的人工智能可以玩的游戲并不只有《打磚塊》。它玩的游戲是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握極少信息的情況下還學會了其他48個游戲，包括拳擊模擬 器、武術游戲甚至是3D（三維）賽車游戲。然而，要想突破電子游戲的“微型世界”還有很長 的路要走。但這仍是一項驚人的成就，為人工智能的下一步發展指明了方向。下一步發展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解決人工智能”。實現以自主學習的方式創建新的人工智能。與傳統人工智能不同 的是，神經網絡不僅能夠處理規律性事物，還能夠處理規則以外的情況。四川人工智能就業方向哪些專業

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”。河北未來的人工智能就業隨著技術日臻成熟，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。

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”。

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。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。

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。”如果人工智能的目標是建造可以模仿人類智能的機器，那么擁有抽象思維能力明顯就 是第二步了。山東人工智能就業崗位分類

如今機器的任務是執行認知勞動而不是參與認知勞動，在認知勞動中，機器將取代我 們的大腦，而非我們的身體。四川人工智能就業方向哪些專業

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：四川人工智能就業方向哪些專業

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