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。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。河北人工智能就业观念
20世纪80年代，电子游戏变得更加复杂，人工智能**也因此变得炙手可热。人工智能 能够运用简单的规则模拟复杂的行为，这意味着电脑控制的人物也能有自己的想法。例如， 在《主题公园》（Theme Park）游戏中，人工智能实体（指具有智能的任何实体，包括智能 硬件和智能软件）聚集在使用者建造的公园周围，采取程序设计员从未明确标出过的路径行 走。在某种意义上，电子游戏是传统人工智能的天堂。如果人工智能只用于在射击游戏中模 仿僵尸敌人，那么其行为是真的智能还是**表现得很智能这类问题就是毫无意义的。
湖南人工智能就业技能要求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。
对传统人工智能研 究者来说，人类通过构建内部的符号化表现形式来认识世界，而所有人工智能都以人类认识 世界的能力为基础。我们可以创建规则来落实这些概念，而捕捉日常知识能够使这些概念变 得规范。如果将人脑看作一台电脑，这意味着我们操控的每一种情况都依赖于内部计算程 序，这一程序一步步告诉我们如何完全依据逻辑来进行某项操作。如果的确如此，那么这些 世界各地机构纷纷采用的规则同样适用于计算机。 这在当时听起来十分容易，不久以后，情况也确实如此。
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”。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。
人类的与众不同之处就在于能够学习，这也一直是传统人工智能一直努力要实现的。描述的系统只有在能够遵从规则时进行学习，这些知识是从“知识工程师”的知识中提 炼并编入系统架构的。它是对知识自上而下的一种想象，并暗示一个假设，即机器不能自动 学习知识。相反，必须将知识进行编程，而且一次编一条。这一点在很多情况下都能够很好 地实现，进而在可接受的水平上完成有限的任务。随着解决方案的增多，问题也开始显现。 像官僚机构一样，它们开始变得庞大、笨拙、缓慢而且昂贵。在过去的几年里，机器能够完成的事 越来越多。北京人工智能就业哪些单位工资多少
人工智能已经能够完成许多信息化任务，这些任务曾经都是医生或律师等高认知专业技术人员擅长的。河北人工智能就业观念
世博会上神奇的机器译员已发展演变成为我们熟悉的谷歌翻译：一项拥 有惊人的高准确率、涵盖58种不同语言（共计3 306项翻译服务）的机器翻译服务。 如果说世博会设想的是俄语与英语之间的即时翻译，那么谷歌翻译则更进一步，它能够提供 冰岛语和越南语或者波斯语和意第绪语等此前受到局限的语种之间的翻译。凭借云计算，我 们甚至不需要固定的主机来执行计算，只需要比一副纸牌还小、被称为智能手机的便携式计 算机即可。我们也必须了解，长期以来，在走上错误的道路前，人工智能是看上去发展得很顺利 的。河北人工智能就业观念
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