世博会上神奇的机器译员已发展演变成为我们熟悉的谷歌翻译：一项拥 有惊人的高准确率、涵盖58种不同语言（共计3 306项翻译服务）的机器翻译服务。 如果说世博会设想的是俄语与英语之间的即时翻译，那么谷歌翻译则更进一步，它能够提供 冰岛语和越南语或者波斯语和意第绪语等此前受到局限的语种之间的翻译。凭借云计算，我 们甚至不需要固定的主机来执行计算，只需要比一副纸牌还小、被称为智能手机的便携式计 算机即可。我们也必须了解，长期以来，在走上错误的道路前，人工智能是看上去发展得很顺利 的。驱动人工智能系统的数据到底归谁所有？重庆大专人工智能就业方向
研究者们承认这些弱点的存在，并且将这些微型世界比作“一切事物都十分简单的仙 境，如果以现实世界为前提，那么有关这些事物的陈述从字面上看就都变成了错的”。总的 来说，人工智能一直在努力摆脱歧义性，但又缺少灵活抽象推理、数据计算和加工能力，而 人工智能恰恰需要这些能力来理解其所展示的内容。任何没有事先明确说明的事物都有可能 造成恐慌。美国作家约瑟夫·坎贝尔（Joseph Campbell）嘲讽道，这种人工智能与《圣经·旧 约》一样，都是“规则太多，仁慈有限”。浙江专业人工智能就业方向随着新技术的问世，社会上现有工作的数量、类型和组成都 要发生改变以适应新技术。
计算推理领域有一个特别引人注目的例子，那就是Sir（语义信息检索）项目。Sir不仅能 够理解英语句子，甚至能够分析宾语之间的关系，这和人工智能有些类似。实际上，这 一“知识”依赖于预先设定的模板，例如，A是B的一部分，然后用名词来代替变量。然而，正 如马文·明斯基所说的那样，人们可以采用类似的方法解决一系列其他问题。他们构思人工智能和智能行为的方法就是将这些看似毫不相干的表达联系起来。他们自上而下审视了人工智能，我们如今称之为符号人工智能或传统人工智能。
有了杰夫·辛顿等人的帮助，神经网络开始蓬勃发展。当时有一个传统，那就是继任的一 代都会给自己重新命名，新研究人员们称自己为“联结主义者”，因为他们对复制大脑中的神 经联结十分感兴趣。到1991年，*在美国就有1万名活跃的联结理论研究人员。 忽然之间，各个领域都取得了突破性的进展。例如，人们发明了专门用于预测股市的神 经网络。大多数情况下，投资公司使用不同的网络预测不同，然后由交易商来决定投 资。然而，有些人在此基础上更进一步，使其能够自行买 卖。无独有偶，金融领域迅速涉足电子游戏领域，时刻准备着为人工智能研究人员进行投 资。算法交易时代轰轰烈烈地开始了。谷歌尽力在诡异和有用之间取得平衡。
人工智能玩电子游戏并没有什么稀奇的。艾伦·图灵早在 1947年就开发出了象棋程序，尽管当时的计算机不能运行这一程序。如今电子游戏的特 点是有大量非玩家控制角色，这一编程将简单的规则结合起来产生复杂的行为。这样看来， DeepMind的人工智能玩游戏又有什么特别的呢？ 针对这个问题的回答有两个。一是DeepMind的人工智能会逐渐变得更加成熟。就像见证 孩子逐渐长大一样，如果一直盯着计算机看，很难察觉到它的变化。然而，每隔50多次游戏 再看一下，效果是十分惊人的。开始的时候，DeepMind的人工智能在《打砖块》游戏中的表 现简直糟透了，简单的击球都做不好，而且它似乎并不清楚状况，就好像是把PS4（索尼 第四代游戏主机）手柄交到90岁的老奶奶手里，并希望她立刻知道应该做什么一样。虽然它 也会偶尔得分，但即使**乐观的旁观者也只能称之为运气。人工智能系统将变得更加智能，但人类也可以共 享创造的财富。重庆上交人工智能就业前景
普通搜索引擎通常会 给用户提供一个与所问问题的答案有关的文档清单或网页。重庆大专人工智能就业方向
人工智能研究者是否以正确的方式工作。就像玩拼图要从困难的部分开始一样，人工智能研究者们设想，如果他们解决了复杂的问题， 那么简单的问题就会迎刃而解。毕竟，如果你能让机器像数学天才一样下象棋，那么模仿婴 儿学习又有多难呢？然而，事实证明这是相当难的。象棋是一项游戏，包含明确的说明、棋 盘位置、合规或违规移动。象棋为棋手营造了一个静态世界，他们在这里拥有完整的信息， 前提是他们能够看见棋盘，并且知道如何移动棋子。象棋是现实世界的一部分，但现实世界 却与象棋截然不同。汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）等研究者突然开始提出惊人的建议， 例如“让计算机在智力测验中或在下跳棋时表现出成人水平相对容易一些，而让计算机在知 觉和移动性方面达到一岁小孩的水平却是十分困难甚至是不可能的”。重庆大专人工智能就业方向
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