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。工业**取得了重大进展以后，更大更高级的机器人拉开了智能**的序幕。湖北人工智能就业现状
人工智能由统计学家、神经科学家和理论物理学家开创的概率模型主导，大 部分基于所谓的“神经网络”（或者计算术语中所说的“神经网”）来运行，该网络的功能与人 脑近似。信息在人脑中以神经元电子放电模式存在。人脑中约有1 000亿个神经元，大约和银 河系中的星星一样多。记忆是通过加强不同神经元共同放电而形成的：这一过程被称作“长 时程增强”。尽管我们尚须建立一个与人脑一样复杂的神经网络（下一章将详细介绍），但 人工神经网络为创造记忆和学习借用了人脑的机制。人脑与神经网络基本的不同在于，人 脑中的长时程增强是一个生物化学过程，而在神经网络中，学习是通过修改其自身代码，以 在复杂或不明朗的情况下，找到输入和输出之间或者原因和结果之间的联系而发生的。青海车辆工程人工智能就业前景人工智能越来越擅长以人类的方式进行交流，并且在特定应用程序中也展现了惊人的创造力。
人工智能的另一项新应用成为人们解决问题的工具。尽管人工智能擅长推理，但研究人 员都知道，人工智能并不只有推理。为了创造出能够在现实生活中解决问题的人工智能，科 学家们认为，他们需要一台能够将推理和知识相结合的机器。例如，一台应用于神经系统科 学的电脑必须像合格的神经系统科学家一样，了解该学科的相关概念、事实、表述、研究方 法、模型、隐喻和其他方面。 这意味着程序员突然需要担负起“知识工程师”的重任，他们必须充当各领域**的角 色，并且将他们的知识提炼成计算机能够读取的规则，生成的程序被称为“**系统”。
地球虽然有大量的水，但并不是所有水都可以喝一样，这些数据中好多都是 未标记的。当数据集较小时，研究人员可以将主要精力放在正确标记所有数据上，这对训练 系统来说更加有用。然而，随着数据量的增加，研究人员就无法再这样做。例如，2013年3 月，网络相册Flickr共有8 700万注册用户，他们每天上传超过350万张新图片。从理论上看， 这对那些想要建造一个能够识别图片的神经网络的人们来说是一个天大的好消息，但同样也 提出了挑战。正如我们所看到的，训练神经网络简单的方法就是向其展示大量图片，然后 指出每张图片都是什么。通过标记图片，训练员既提供了输入（图片），又提供了输出（描 述）。神经网络就可以反向传播，以纠正错误。这就是我们所了解的“监督式学习”。如果人工智能的目标是建造可以模仿人类智能的机器，那么拥有抽象思维能力明显就 是第二步了。
20世纪70年 代，在波士顿召开的一次会议上，一位研究者向媒体透露，只需5年时间，像沙基这样的智 能机器人就将在家庭中普及。一位年轻的同事激动地将他拉开，并对他说：“不要做这样的 预测。以前有人这样做招来了麻烦。你低估了实现这一目标需要花费的时间。”这位研究者 想都没想就回答道：“我不在乎。你看，我提到的所有日子都是在我退休后。” 人工智能工作者们并非一直这么激进，但有很多人都有这样的倾向。1965年，赫伯特·西 蒙称，用不了20年，机器就能够“完成人类能做的任何工作”。不久以后，马文·明斯基补充 道：“我们这一代人能够大体上解决创造人工智能的问题。”随着技术日臻成熟，人工智能助手将像现实生活中的助手一样打理我们的生活。山东中国科学院大学人工智能就业前景
真正令人吃惊的是人工智能涉及领域的广阔性。湖北人工智能就业现状
虽然几乎没有人真正遇见，但人工智能在发展的过程中确实存在一些问题。和当前能与 公众产生共鸣的某些领域一样，上述问题或多或少要归咎于新闻媒体。过度热情的表现是， 人们经常写文章赞扬他们所取得的令人印象深刻的进步，好像他们已经造出了智能机器。例 如，20世纪60年代的机器人沙基（SHAKEY）项目受到了大力宣传，人们将其视作世界上通用机器人，它能够对自己的行为进行推理。这样一来，它就能够为模式识别、信息表 示、问题解决和自然语言处理等不同领域设定基准。湖北人工智能就业现状
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