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%。谷歌迈出了重要的一步，不仅能够响应查看请求，而且能够前瞻性地预测用户想要查看的信息。内蒙古人工智能就业局限
数千年来，人类一直梦想着为无生命的物体注入生命。但当谈到人工智能在普通人中的 普及时，就得从世界上较早可编程计算机——重达30吨的巨型计算机ENIAC开始说起。在 1945年“二战”结束后6个月，宾夕法尼亚大学就制造出了兼具电子数字集成器和计算器功 能的ENIAC。这台计算机耗费了500 000美元的美国基金，其运算速度比作为竞争对手的 其他机电机器快了大约1 000倍。这台机器及其所展示的理念令媒体极为感兴趣。他们将这台 计算机称为“巨脑”。海南博学谷人工智能就业班计算机擅长处理日常工作，它们在处理日常工作时会遵循明确的规则。
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。
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。”智能设备渐渐成为生活的必需品。
福特汽车公司选择在世博会上发布 其车型——福特野马。这款车很快成为史上**的车型之一。纽约辛克莱石油公司所 展示的“恐龙乐园”（Dinoland）以电子化卡通制作再现了中生代场景。在“恐龙乐园”中，辛 克莱石油公司的吉祥物雷龙比其他史前生物都要高出一截。在美国国家航空航天局展厅，参 观者有幸一睹高达51英尺[2]的“土星5号”运载火箭船尾的复制品。该运载火箭不久后在阿波 罗太空计划中协助人类成功登上了月球。在港务局大楼，人们排队观看壮观的纽约世界贸易 中心“双子塔”的建筑模型。两年后的1966年，世界贸易中心破土动工。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。青海人工智能就业分析
就人工智能对就业的影响而言，意想不到的转变发生在那些不需要体力劳动的白领工作中。内蒙古人工智能就业局限
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。”内蒙古人工智能就业局限
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