1964年，纽约世界博览会举办。在世博会期间，大约5 200万人造访了法拉盛草原650英 亩[1]的展馆和公共空间。这场盛会展示了美国美好的现状并预见了美国更加辉煌的未来：多 车道高速公路、耀眼的摩天大楼、自动人行道和水下社区一应俱全。在美国这样的国家，即 使建造太空旅游度假村也并非遥不可及。因为只在5年后，美国就成功将人类送上了月 球。纽约的“建筑大师”罗伯特·摩西（Robert Moses）将1964年世博会称为“人类进步的奥运 会”。驱动人工智能系统的数据到底归谁所有？甘肃上交人工智能就业前景
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。福建人工智能就业现状与Mitsuku这样的聊天机器人相比，Siri的不同之处也是更有用之处，在于它能够回答现 实世界中的实际问题。
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。”
像许多未来学家对技术的预测一样，图灵对未来非常乐观，但并不过度乐观。在21世 纪初期，与“智能”相关的技术以及“机器学习”已经是很常见的话题，而这些概念在图灵时代 曾使许多人感到匪夷所思。 如今，人工智能作为一门学科已经诞生60年，它依然是人类重大、相当有雄心的项目： 努力建造真正的会思考的机器。随着时光的流逝，技术人员离实现这个目标越来越近，未来 的一抹曙光也正在天际迅速明朗。 《人工智能》讲述的正是这种熠熠生辉且近在咫尺的未来，隐藏在角落里的变化，以及 它们将如何长久性地改变我们的生活。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。
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。现在，智能设备依 然要求我们人工去做大量事情，这就意味着我们还没有进入无缝智能交互的领域。江苏人工智能就业的发展方向
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。甘肃上交人工智能就业前景
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%。甘肃上交人工智能就业前景
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