人工智能由统计学家、神经科学家和理论物理学家开创的概率模型主导，大 部分基于所谓的“神经网络”（或者计算术语中所说的“神经网”）来运行，该网络的功能与人 脑近似。信息在人脑中以神经元电子放电模式存在。人脑中约有1 000亿个神经元，大约和银 河系中的星星一样多。记忆是通过加强不同神经元共同放电而形成的：这一过程被称作“长 时程增强”。尽管我们尚须建立一个与人脑一样复杂的神经网络（下一章将详细介绍），但 人工神经网络为创造记忆和学习借用了人脑的机制。人脑与神经网络基本的不同在于，人 脑中的长时程增强是一个生物化学过程，而在神经网络中，学习是通过修改其自身代码，以 在复杂或不明朗的情况下，找到输入和输出之间或者原因和结果之间的联系而发生的。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。吉林中国科学院大学人工智能就业前景
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。安徽人工智能就业分析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。
在某种程度上，由于所有这些技术现已存在，而且不仅存在于研究实验室中，而是几乎 每个想要使用它们的人都能唾手可得，因此很难说我们还没有进入人工智能时代。与我们在 生活中为自己制定的许多虚无缥缈的目标一样，人工智能成为计算机科学的“梦幻岛”：一种总是潜伏在下一个转角的虚空“假设”。 但是，如果因此就认为人工智能自60年前诞生到现在一直在直线发展就大错特错了。在 开始普及目前推动人类重大进步的大规模“深度学习神经网络”前，我们必须对人工智能的历 史有更多的了解。
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。
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如今，大部分进展会让人不禁缅怀过去的科技进步。在“更大、更高、更重”的雄伟 壮阔中，这些进步完成了与过去时代的对话。那个时代对当年的世博会参观者还是个未知 数，而如今却即将走向终结。工业时代逐渐淡出，被个人电脑的信息时代所取代。对 于那些1964年以后出生的孩子来说，数字将代替他们工程师梦想中的铆钉。苹果公司的史蒂 夫·乔布斯在纽约世博会举办那年只有9岁，谷歌联合创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在纽约 世博会举办近10年后才出生，而Facebook（脸谱网）的马克·扎克伯格则在纽约世博会举办20 年后才来到这个世界。动化目前涉及的产业数量 前所未有，这要归功于人工智能和机器人在其他领域的发展。吉林中国科学院大学人工智能就业前景
人工智能工具能够根据 类型、年代、艺术家、节拍或许许多多其他指标生成播放列表。吉林中国科学院大学人工智能就业前景
有关符号人工智能的哲学问题开始浮出水面。其中要数名为“中文房间”的思维 实验。美国哲学家约翰·希尔勒（John Searle）提出该思维实验，质疑是否应将机器处理符号 真正视为智能。 希尔勒提出，假设他被锁在一个房间里，房间里有很多中国书法作品。他并不懂中文， 甚至无法将汉语与日语或其他毫无意义的字区分开来。希尔勒在房间中发现了一套规则，这 些规则向他展示了一套与其他符号相对应的符号。随后，他被提问，并通过将问题符号和答 案符号相匹配来回答这些问题。过了一会儿，希尔勒逐渐熟悉这项任务——尽管他仍然不清 楚自己操作的这些符号到底是什么。吉林中国科学院大学人工智能就业前景
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