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。随之而来的电网引入了大量的智能设备，创造了工业，并永远地改变了人们的生活。四川人工智能就业的发展方向
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。江苏采矿工程专业的人工智能就业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。
有了杰夫·辛顿等人的帮助，神经网络开始蓬勃发展。当时有一个传统，那就是继任的一 代都会给自己重新命名，新研究人员们称自己为“联结主义者”，因为他们对复制大脑中的神 经联结十分感兴趣。到1991年，*在美国就有1万名活跃的联结理论研究人员。 忽然之间，各个领域都取得了突破性的进展。例如，人们发明了专门用于预测股市的神 经网络。大多数情况下，投资公司使用不同的网络预测不同，然后由交易商来决定投 资。然而，有些人在此基础上更进一步，使其能够自行买 卖。无独有偶，金融领域迅速涉足电子游戏领域，时刻准备着为人工智能研究人员进行投 资。算法交易时代轰轰烈烈地开始了。
幸运的是，杰夫·辛顿掀起了一场“非监督式学习”的**，这种学习方式无须向计算机提 供任何标记。机器能够访问的只有输入，无须解释它看到的是什么。首先，这听起来像是机 器无法通过这种方式学习。如果没有得到明确的解释，即使是智能的神经网络也不会知道 某物到底是什么。实际上，辛顿发现的是“非监督式学习”可以用来训练上层特征，而且每次 只能训练一层。这一发现成为“深度学习”的催化剂，而“深度学习”就是当前人工智能**炙手 可热的领域。工业时代的产业Leaders假设人类的智慧使人类不 会被技术取代。
如今，人工智能的梦想早已走出了影院与科幻小说，进入了人们的现实生活。人工智能 可以驾驶汽车，通过观看视频网站YouTube就能学会施展复杂的技能，在不同 语种间任意切换，它比我们更加精确地识别人脸，以及创立原始的假设从而发现疾病的 新药。而这只是是个开端。《人工智能》讲述的是人工智能的进化之旅及其对人类的意义。在阅读这本书的过程 中，我们将遇到假装有娈童癖的计算机、会跳舞的真空吸尘器、会下棋的人工智能以及旨在 与死后的人进行对话而被上传了个人意识的计算机。本质上来讲，神经网络能够以类比的方式进行思考，这一点是传统人工智能无法企及的。江苏采矿工程专业的人工智能就业
操作引擎则是通过智能实体来找出解决 问题的方案。四川人工智能就业的发展方向
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。四川人工智能就业的发展方向
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