如今，大部分进展会让人不禁缅怀过去的科技进步。在“更大、更高、更重”的雄伟 壮阔中，这些进步完成了与过去时代的对话。那个时代对当年的世博会参观者还是个未知 数，而如今却即将走向终结。工业时代逐渐淡出，被个人电脑的信息时代所取代。对 于那些1964年以后出生的孩子来说，数字将代替他们工程师梦想中的铆钉。苹果公司的史蒂 夫·乔布斯在纽约世博会举办那年只有9岁，谷歌联合创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在纽约 世博会举办近10年后才出生，而Facebook（脸谱网）的马克·扎克伯格则在纽约世博会举办20 年后才来到这个世界。人工智能助手在我们的生活中将发挥越来越重要的作用。河南生态学人工智能就业
辛顿实验室的两名成员乔治·达尔（George Dahl）和阿 卜杜勒–拉赫曼（Abdel-rahman Mohamed）迅速论证了该系统不仅能够进行图像 识别，还能够进行语音识别。2009年，俩人将其新创建的语音识别神经网络与已经使用了30 多年的行业标准工具放到一起一较高下，结果是，深度学习网络获得了胜利。这时，谷歌邀 请辛顿的一位博士生纳瓦迪普·杰特列（Navdeep Jaitly）修补谷歌的语音识别算法。看了一 眼之后，他建议用深度神经网络取代整个系统。尽管一开始持怀疑态度，但杰特列的老板还是同意让他尝试一下。事实证明，新的程序比谷歌精心调试数年的系统表现还要出色。2012 年，谷歌将深度学习语音识别程序嵌入安卓移动平台，错误率与之前相比立刻下降了25%。重庆人工智能就业薪资动化目前涉及的产业数量 前所未有，这要归功于人工智能和机器人在其他领域的发展。
随着感兴趣的研究者越来越多，人工智能开始细分为不同的领域，这意味着人们探索的 范围开始变得更加广阔。从某种意义上来说，这一现象是大势所趋。在达特茅斯会议上，人 们发现，就连为各自的新领域取一个大家都认同的名字都十分困难。约翰·麦卡锡力荐“闪光 探测人工智能”，但却并不能令其他人信服。另一位名为亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）的研 究者认为这个名字听起来很“做作”，而艾伦·纽厄尔（Alan Newell）和赫伯特·西蒙则立即又 将其作品重新命名为“复杂信息编程”。
人工智能很快就细分为不同专业，从1958年在英国密德萨斯的特丁顿国家物理实验室 召开的“思维过程的机械化”会议就能看出这一点。达特茅斯会议召开两年后，人工智能 就已经细分为多个领域，包括人工思维、字符和模式识别、学习、机器翻译、生物学、自动 编程、产业规划和办公机械化。 接下来的一段时间成了传统人工智能的黄金时期。新的领域层出不穷，研究者们不断取 得重要进展，思考的机器也呼之欲出。由于有美国**部高级研究计划局（ARPA）等资金支持，巨大的投资使研究没有受到什么干扰。从被动人工智能助手到主动人工智能助手。
关于我们如何设想未来的故事，以及在一个充满技术的世界，我们在面临计算机智 能不断加速发展的情况下如何为人类塑造自己的角色的故事。这是一个关于创造性的本质、 未来就业以及当所有知识成为数据并且可以电子存储时，即将发生什么的故事。当我们制造 的机器比我们更加聪明，我们将要做什么，人类现在还具备什么优势，以及你和我是否也是 一种会思考的机器。1950年，英国数学家和计算机科学家先驱人物艾伦·图灵（Alan Turing）曾预测，到20世 纪末，“词语的使用与一般的教育主张将发生巨大改变，届时人们谈论机器思维时，不会有 人对此进行反驳”。由于用户数据由智能设备采集并用于城市规划，因此可能面临诸多相关挑战。河北人工智能就业个人对策
与传统人工智能不同 的是，神经网络不仅能够处理规律性事物，还能够处理规则以外的情况。河南生态学人工智能就业
20世纪80年代，电子游戏变得更加复杂，人工智能**也因此变得炙手可热。人工智能 能够运用简单的规则模拟复杂的行为，这意味着电脑控制的人物也能有自己的想法。例如， 在《主题公园》（Theme Park）游戏中，人工智能实体（指具有智能的任何实体，包括智能 硬件和智能软件）聚集在使用者建造的公园周围，采取程序设计员从未明确标出过的路径行 走。在某种意义上，电子游戏是传统人工智能的天堂。如果人工智能只用于在射击游戏中模 仿僵尸敌人，那么其行为是真的智能还是**表现得很智能这类问题就是毫无意义的。
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