人工智能改变了其目标，按比例缩减了一些大型任务，集中力量处理 那些通过采取措施就能够解决的问题。其中的一个例子就是电子游戏领域。人工智能从一开 始就与电子游戏联系在一起，那时艾伦·图灵和克劳德·香农曾尝试打造一个自动象棋手。在 当时的情况下，象棋就是一个微观世界，用来演示那些后来应用到现实世界的智能行为。电 子游戏就是他们的目标。 人工智能研究不只需要研究者的技能，还可以创造一定的收益。在莫斯科的苏联科学 院计算机中心工作的28岁人工智能研究员阿列克谢·帕基特诺夫（Alexey Pajitnov）就是受益 人之一。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。河南农业大学人工智能就业率
现在游戏中的球拍能够在屏幕上左右移动：即使不 是持续得分，也可谓能够轻松得分。再经过数百次游戏，游戏中的人工智简直如同《星球大 战4：新希望》结束时的天行者卢克（Luke Skywalker）中的尼奥（Neo）一 样，懒散地击球，毫不费力。所有无关的动作都消失了，而且它产生了清晰的策略。 令DeepMind的人工智能具有重要意义的另一个原因是，它不需要进行大规模训练。传统 人工智能的原则是必须将规则预先载入系统，这就像是老师在学生参加考试前会依次教 他们问题的答案一样。DeepMind的人工智能与众不同之处在于，它能够自主学习，甚至无须 告诉它应该怎样做。它所需要接入的就是构成《打砖块》游戏每一帧的30 000个像素点和屏 幕上的选手得分。其他需要做的事，就是给它输入得分比较大化的指令。之后，人工智能就可 以随着游戏的进展获得游戏“规则”，然后逐渐形成能够改善其表现的策略。四川师范大学人工智能就业人工智能能够使你的设备联合起来，从而实现长期的且更加复杂的目标。
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”。
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。机器已不再是提高人工劳动生产率的简单工具，而是已经变成了可以工作 的“人”。
西蒙的预测后来无望地落空了，但事实证明，有关纽约世博会的第二种表现就是：IBM 当时并没有错。尽管我们坚持认为人工智能尚未普及，但1964年令人惊掉下巴的三项技术如 今已司空见惯。光学扫描和信息检索已演变成互联网，让我们在一瞬间获得的信息比原本一 生可能获得的信息还要多。虽然我们仍然无法预见未来，但是基于用户不断预测我们可能感 兴趣的新闻故事、书籍或歌曲所生成的巨大数据集，我们正在人工智能方面取得巨大的进 展。这种预测的连通性不仅限于传统意义上的计算机，而且还通过大量智能传感器和设备嵌 入到了周围的设备、车辆和建筑中。搜索引擎的工作原理是用户在多个网域内提问，然后引擎将返回多个它认为能够很好地回答这一问题的网页链接。湖南人工智能就业班第23讲
随着人工智能变得更加智能，关注创造力和社交智能等人类特性将变得更加重要。河南农业大学人工智能就业率
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”。河南农业大学人工智能就业率
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