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。没有一个令人信服的理由能让人相信我们在人工智能时代不会遇到类似的转变。福建人民大学人工智能就业出路
工程师们之前一直对心理学形而上学的层面避而不谈，但是他们都被一个概念深深吸 引，即人脑可能成为电脑。他们同样开始醉心于研究记忆、学习和推理，许多心理学家都将 其视为人工智能的基础。激动人心的是，他们同样意识到，与人类相比，计算机具有潜在优 势。例如，ENIAC每分钟能够计算多达20 000次乘法，这样的计算能力着实令人惊讶。人类 的记忆并不可靠，而相比之下，一台每微秒访问数千条项目的机器更能凸显出优势。 山西西南交通大学人工智能就业前景在体力劳动中，人类的血肉之躯就是一台机器，新的机器出现时旧的就会被 淘汰。
把深度学习网络想象成工厂的一条生产线，输入原材料后，它们将随着传送带 向下传递，后续的各个站点或层会分别提取不同的高级特性。下一层将根据相似像素的轮廓来确定图中存在的所 有边界之后，第三层将用来识别质地和形状等。到达第四层或第五层时，深度学习网络已 经创建了复杂特性检测器。这时，它就能够了解4个轮子、挡风玻璃和排气管通常是同时出 现的，眼睛、鼻子和嘴也是同时出现的。它不知道是汽车和人脸都是什么样的。深度 学习网络能够识别的许多特性可能都和手头的任务无关，但是其中有一些特性却是和手头任 务高度相关的。
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。”人工智能系统给我们带来的直接、真实的威胁是对我们工作的威胁。
有关符号人工智能的哲学问题开始浮出水面。其中要数名为“中文房间”的思维 实验。美国哲学家约翰·希尔勒（John Searle）提出该思维实验，质疑是否应将机器处理符号 真正视为智能。 希尔勒提出，假设他被锁在一个房间里，房间里有很多中国书法作品。他并不懂中文， 甚至无法将汉语与日语或其他毫无意义的字区分开来。希尔勒在房间中发现了一套规则，这 些规则向他展示了一套与其他符号相对应的符号。随后，他被提问，并通过将问题符号和答 案符号相匹配来回答这些问题。过了一会儿，希尔勒逐渐熟悉这项任务——尽管他仍然不清 楚自己操作的这些符号到底是什么。联网的智能家庭与现在的家庭一个很大的区别将是使用 人工智能去建立目标。江西学人工智能就业前景知乎
人工智能工具能够根据 类型、年代、艺术家、节拍或许许多多其他指标生成播放列表。福建人民大学人工智能就业出路
在某种程度上，由于所有这些技术现已存在，而且不仅存在于研究实验室中，而是几乎 每个想要使用它们的人都能唾手可得，因此很难说我们还没有进入人工智能时代。与我们在 生活中为自己制定的许多虚无缥缈的目标一样，人工智能成为计算机科学的“梦幻岛”：一种总是潜伏在下一个转角的虚空“假设”。 但是，如果因此就认为人工智能自60年前诞生到现在一直在直线发展就大错特错了。在 开始普及目前推动人类重大进步的大规模“深度学习神经网络”前，我们必须对人工智能的历 史有更多的了解。福建人民大学人工智能就业出路
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