地球虽然有大量的水，但并不是所有水都可以喝一样，这些数据中好多都是 未标记的。当数据集较小时，研究人员可以将主要精力放在正确标记所有数据上，这对训练 系统来说更加有用。然而，随着数据量的增加，研究人员就无法再这样做。例如，2013年3 月，网络相册Flickr共有8 700万注册用户，他们每天上传超过350万张新图片。从理论上看， 这对那些想要建造一个能够识别图片的神经网络的人们来说是一个天大的好消息，但同样也 提出了挑战。正如我们所看到的，训练神经网络简单的方法就是向其展示大量图片，然后 指出每张图片都是什么。通过标记图片，训练员既提供了输入（图片），又提供了输出（描 述）。神经网络就可以反向传播，以纠正错误。这就是我们所了解的“监督式学习”。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。江苏人工智能就业工资
研究者们承认这些弱点的存在，并且将这些微型世界比作“一切事物都十分简单的仙 境，如果以现实世界为前提，那么有关这些事物的陈述从字面上看就都变成了错的”。总的 来说，人工智能一直在努力摆脱歧义性，但又缺少灵活抽象推理、数据计算和加工能力，而 人工智能恰恰需要这些能力来理解其所展示的内容。任何没有事先明确说明的事物都有可能 造成恐慌。美国作家约瑟夫·坎贝尔（Joseph Campbell）嘲讽道，这种人工智能与《圣经·旧 约》一样，都是“规则太多，仁慈有限”。江西医学人工智能就业方向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。
20世纪70年 代，在波士顿召开的一次会议上，一位研究者向媒体透露，只需5年时间，像沙基这样的智 能机器人就将在家庭中普及。一位年轻的同事激动地将他拉开，并对他说：“不要做这样的 预测。以前有人这样做招来了麻烦。你低估了实现这一目标需要花费的时间。”这位研究者 想都没想就回答道：“我不在乎。你看，我提到的所有日子都是在我退休后。” 人工智能工作者们并非一直这么激进，但有很多人都有这样的倾向。1965年，赫伯特·西 蒙称，用不了20年，机器就能够“完成人类能做的任何工作”。不久以后，马文·明斯基补充 道：“我们这一代人能够大体上解决创造人工智能的问题。”
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。普通搜索引擎通常会 给用户提供一个与所问问题的答案有关的文档清单或网页。
虽然几乎没有人真正遇见，但人工智能在发展的过程中确实存在一些问题。和当前能与 公众产生共鸣的某些领域一样，上述问题或多或少要归咎于新闻媒体。过度热情的表现是， 人们经常写文章赞扬他们所取得的令人印象深刻的进步，好像他们已经造出了智能机器。例 如，20世纪60年代的机器人沙基（SHAKEY）项目受到了大力宣传，人们将其视作世界上通用机器人，它能够对自己的行为进行推理。这样一来，它就能够为模式识别、信息表 示、问题解决和自然语言处理等不同领域设定基准。人工智能正在改变就业市场。河南研究生学人工智能就业
在过去的几年里，机器能够完成的事 越来越多。江苏人工智能就业工资
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。江苏人工智能就业工资
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