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”。人工智能的发展使日常工作的范围变得更加广阔。江西工程学院人工智能就业
人工智能很快就细分为不同专业，从1958年在英国密德萨斯的特丁顿国家物理实验室 召开的“思维过程的机械化”会议就能看出这一点。达特茅斯会议召开两年后，人工智能 就已经细分为多个领域，包括人工思维、字符和模式识别、学习、机器翻译、生物学、自动 编程、产业规划和办公机械化。 接下来的一段时间成了传统人工智能的黄金时期。新的领域层出不穷，研究者们不断取 得重要进展，思考的机器也呼之欲出。由于有美国**部高级研究计划局（ARPA）等资金支持，巨大的投资使研究没有受到什么干扰。湖南人工智能就业班工业 **中，人力劳动被能源所取代，但工业**又受到能源或质能保护法的限制。
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。
艾伦·图灵是英国的数学家和密码**。“二战”期间，他在英国布莱切利公园密码破译中 心担任**密码学校的领导，并提出了许多破译德军密码的方法，其中就是发明了能够破译英格玛（Enigma）密码机设置的机电装置。这使他在破译截获信息方面发挥了重要 作用。图灵的一个重要理念就是通用图灵机（Universal Turing Machine）。与其他拥有单一功 能的电脑相比，图灵诠释了如何通过阅读磁带上的分步说明来使用电脑去完成多个任务。他 写道，电脑“实际上能够作为其他机器的模型”。这就意味着没必要在完成每项任务时使用不 同的机器。图灵指出：“我们无须再为不同的任务制造不同的机器，只需对通用机进行‘编 程’即可完成这些任务。”智能设备渐渐成为生活的必需品。
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”。人工智能系统给我们带来的直接、真实的威胁是对我们工作的威胁。江西工程学院人工智能就业
移动无线网络的崛 起意味着设备的使用比以前更加方便。江西工程学院人工智能就业
人工智能随后遭遇的寒流比有过之而无不及。资本又一次迅速蒸发，助消 失得无影无踪。在1987—1989年，美国**部高级研究计划局将用于人工智能研究的预算缩 减了1/3。专业的人工智能杂志的广告费收入也大幅下降。美国人文与科学院官方期刊《代达 罗斯》（Daedalus）在1988年大胆发布了一期人工智能特刊，激怒了哲学家希拉里·普特南 （Hilary Putnam）。普特南写道：“现在有什么好大惊小怪的？为什么在《代达罗斯》上发 布一期特刊？为什么不等到人工智能真正取得一些进展后再发布特刊？”整个科技界都能感 受到人工智能的寒流。美国人工智能协会会员人数大幅减少，1996年骤减至4 000人，达到史 上比较低点。然而奇迹并没有发生，人工智能的美梦似乎就要破灭。江西工程学院人工智能就业
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