将人工智能设定为关注生活中更复杂的事物,而排除对相对普通任务的关注,这可能与 研究人工智能的人有关。在许多案例中,堪称“天才”的科学家们能够控制象棋或布尔逻辑 (Boolean Logic)的微小细节,却缺少现实生活中的常识。有一则众所周知的趣闻:麻省理 工学院一个名为西蒙·派珀特(Seymour Papert)的研究人员有一次将他的妻子忘在了纽约机 场。当他意识到妻子没有陪在他身边时,飞机正在跨越大西洋。约翰·麦卡锡十分顽强地面对 具有挑战性的问题,但是却因为经常忘记为资助他的各类机构填写进程报告而招致许多麻 烦。,计算机科学与人工智能实验室的项目是深度学习运转中一个令人印象深刻的案例。江苏现在人工智能就业怎么样
世博会上神奇的机器译员已发展演变成为我们熟悉的谷歌翻译:一项拥 有惊人的高准确率、涵盖58种不同语言(共计3 306项翻译服务)的机器翻译服务。 如果说世博会设想的是俄语与英语之间的即时翻译,那么谷歌翻译则更进一步,它能够提供 冰岛语和越南语或者波斯语和意第绪语等此前受到局限的语种之间的翻译。凭借云计算,我 们甚至不需要固定的主机来执行计算,只需要比一副纸牌还小、被称为智能手机的便携式计 算机即可。我们也必须了解,长期以来,在走上错误的道路前,人工智能是看上去发展得很顺利 的。内蒙古人工智能就业方向公司工业 **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。
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。
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。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。
辛顿实验室的两名成员乔治·达尔(George Dahl)和阿 卜杜勒–拉赫曼(Abdel-rahman Mohamed)迅速论证了该系统不仅能够进行图像 识别,还能够进行语音识别。2009年,俩人将其新创建的语音识别神经网络与已经使用了30 多年的行业标准工具放到一起一较高下,结果是,深度学习网络获得了胜利。这时,谷歌邀 请辛顿的一位博士生纳瓦迪普·杰特列(Navdeep Jaitly)修补谷歌的语音识别算法。看了一 眼之后,他建议用深度神经网络取代整个系统。尽管一开始持怀疑态度,但杰特列的老板还是同意让他尝试一下。事实证明,新的程序比谷歌精心调试数年的系统表现还要出色。2012 年,谷歌将深度学习语音识别程序嵌入安卓移动平台,错误率与之前相比立刻下降了25%。没有一个令人信服的理由能让人相信我们在人工智能时代不会遇到类似的转变。江苏人工智能就业班157讲
与传统人工智能不同的是,神经网络不再局 限于简单的实验室环境。江苏现在人工智能就业怎么样
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。江苏现在人工智能就业怎么样
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