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。尽管人工智能的技术进步确实取代了一些工作， 但同时也创造了新的工作。湖南博学谷人工智能就业班
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。湖北学人工智能就业工作环境真正令人吃惊的是人工智能涉及领域的广阔性。
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。
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。 操作引擎则是通过智能实体来找出解决 问题的方案。
约翰·麦卡锡将这一现象称为人工智能的“看！不用手也行！”时代，这一时代成功唤起了 青少年的热情和勇气。在之后的十多年里，研究者们应对了众多挑战，并反驳了“没有机器 能够做到X”这样一个假设。含义取决于提问者是谁。一位研究者曾经编写了一套 国际跳棋程序，该程序能够打败大多数业余选手，包括编程者自己。另一项突破是感知人工 智能，它能够在一个使用机器人手的桌面上重新排列不同形状的彩色模块：这无疑是计算机 视觉方面的一项壮举。从被动人工智能助手到主动人工智能助手。青海在兰州人工智能就业怎么样
在未来的几年里，人工智能助手将进一步走进我们的生活。湖南博学谷人工智能就业班
DeepMind的人工智能可以玩的游戏并不只有《打砖块》。它玩的游戏是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握极少信息的情况下还学会了其他48个游戏，包括拳击模拟 器、武术游戏甚至是3D（三维）赛车游戏。然而，要想突破电子游戏的“微型世界”还有很长 的路要走。但这仍是一项惊人的成就，为人工智能的下一步发展指明了方向。下一步发展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解决人工智能”。实现以自主学习的方式创建新的人工智能。湖南博学谷人工智能就业班
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