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”。驱动人工智能系统的数据到底归谁所有？青海学人工智能就业前景知乎
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”。河北河海大学人工智能就业前景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。
人工智能改变了其目标，按比例缩减了一些大型任务，集中力量处理 那些通过采取措施就能够解决的问题。其中的一个例子就是电子游戏领域。人工智能从一开 始就与电子游戏联系在一起，那时艾伦·图灵和克劳德·香农曾尝试打造一个自动象棋手。在 当时的情况下，象棋就是一个微观世界，用来演示那些后来应用到现实世界的智能行为。电 子游戏就是他们的目标。 人工智能研究不只需要研究者的技能，还可以创造一定的收益。在莫斯科的苏联科学 院计算机中心工作的28岁人工智能研究员阿列克谢·帕基特诺夫（Alexey Pajitnov）就是受益 人之一。
IBM在这场盛会上展示了多项令人印象深刻的技术。开创性的手写识别计算机便是其中 之一，并被世博会官方手册称为“光学扫描和信息检索”系统。在该系统的演示中，参观者可 以在一张小卡片上亲笔写下任意一个1851年后的历史日期。然后，卡片入“光学字符读 取器”，并在该设备中被转换成数字格式，然后再转发给当时的IBM 1460计算机系 统。随后，计算机磁盘上一个大型数据库中存储的当日重大新闻事件被打印在一张穿孔卡片 上，颇有纪念意义，也让使用者惊叹不已。
与Mitsuku这样的聊天机器人相比，Siri的不同之处也是更有用之处，在于它能够回答现 实世界中的实际问题。
神经网络在人工智能领域具有重要地位，但在过去许多年里，它都是被忽视 的；它被视作真正人工智能的“异父兄弟”。正如20世纪80年代进入这一领域的研究人员 戴维·艾克利（David Ackley）所说：“我们接触到神经网络时，人们并未将其视作人工智 能。于是，我们被人工智能拒之门外。当时，人们认为人工智能是与符号相关的。它所涉及 的是生产系统、**系统等。进入卡内基–梅隆大学读研究生时，我已经十分厌倦与传统的 符号化的计算机相关的事物……我似乎对推理的关注过多，而对判断的关注太少。”现在，智能设备依 然要求我们人工去做大量事情，这就意味着我们还没有进入无缝智能交互的领域。黑龙江人工智能就业城市分析
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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。青海学人工智能就业前景知乎
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