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。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。湖南人工智能就业班第23讲
1964年纽约世博会上凸显了人工智能愿景的两种表现。第一种表现是人们对于等待着他 们的未来有多么乐观。尽管冷战威胁时隐时现，但在19世纪60年代，人们却在许多方面都表 现出惊人的乐观态度，毕竟在60年代初，约翰·肯尼迪总统宣布：在10年内，人类将登上月 球。而在这10年的结尾，人类确实做到了。如果连这都能做到，那么解析和重建意识看似更 容易实现。人工智能创始人之一赫伯特·西蒙（Herbert Simon）于1960年宣 称：“我们离复制人类大脑解决问题的能力和信息处理的能力已经不远了。”可能是借鉴了肯 尼迪向对手下战书的方式，他随意地加上了自己估计的时间：“如果我们在未来10年还未实 现这一愿景，那才令人惊讶。”四川师范大学人工智能就业智能设备渐渐成为生活的必需品。
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。
神经网络在21世纪中叶迎来了又一次重大进展。2005年，杰夫·辛顿在多伦多大学任教， 此前不久，他一直在英国伦敦大学学院工作，在那里建立了盖茨比计算神经科学组。这时， 人们已经清楚地认识到，互联网能够生成大量数据集，这在10年前是想都不敢想的。如果说 以前的研究人员面临的问题是没有足够的数据来对系统进行适当的训练，那么互联网的兴起则改善了这一状况。如今，据国际数据公司等研究公司估测，目前网上在线数据量约为 4.4泽字节[1]。记者史蒂夫·洛尔（Steve Lohr）在其所著的极为有趣的《数据论》一书中指 出，如果能将这些数据输入iPad Air（苹果超薄平板电脑）中，那么产生的堆栈将能够覆盖 地球到月球距离的2/3。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。
神经网络在人工智能领域具有重要地位，但在过去许多年里，它都是被忽视 的；它被视作真正人工智能的“异父兄弟”。正如20世纪80年代进入这一领域的研究人员 戴维·艾克利（David Ackley）所说：“我们接触到神经网络时，人们并未将其视作人工智 能。于是，我们被人工智能拒之门外。当时，人们认为人工智能是与符号相关的。它所涉及 的是生产系统、**系统等。进入卡内基–梅隆大学读研究生时，我已经十分厌倦与传统的 符号化的计算机相关的事物……我似乎对推理的关注过多，而对判断的关注太少。”人工智能正在改变就业市场。河南人工智能就业视频教程
真正令人吃惊的是人工智能涉及领域的广阔性。湖南人工智能就业班第23讲
计算机轻松地（或者看似轻松地）进行了英俄互译，跨 越了美国与苏联之间不可逾越的鸿沟。这项神奇技术的实现要归功于世博会IBM展区与远在 114英里[3]之外的纽约金士顿一台强大的IBM大型计算机之间的数据连接，所有繁重的 计算工作都由这台计算机来完成。 机器翻译对计算机的清晰思维如何走向乌托邦进行了简明且出色的概括。议员、将 军，乃至总统都严重缺乏当时学术界刚刚开始提出的“机器智能”。智能机器能否比人类做得更好？在1964年的世博会上，激动万分的公众一睹科研人员乐观的愿景。人工智能给出的 建议是，只要能够在机器中尽量利用和复制人脑的深层奥秘，那么全球和谐终会得以保 障。湖南人工智能就业班第23讲
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