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。工业**取得了重大进展以后，更大更高级的机器人拉开了智能**的序幕。天津同济大学人工智能就业
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。江西自学人工智能就业联网的智能家庭与现在的家庭一个很大的区别将是使用 人工智能去建立目标。
在众多挑战的重重包围之下，传统人工智能开始出现问题。从20世纪70年代开始，随着 之前几十年人们对人工智能乐观态度的逐渐消散，人们对该领域的热情也渐渐冷却下来。大 幅缩减的预算使其遭遇了“人工智能的冬天”，而这样的情况不止一次发生。在美国，就 连可爱的机器人沙基计划都被叫停，因为美国**部意识到，其出钱资助的机器人项目并不 能创造出他们需要的机器人间谍“詹姆斯·邦德”。暂且不说间谍这一点，沙基在战场上甚至无 法发挥常规**的作用！
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。移动无线网络的崛 起意味着设备的使用比以前更加方便。
把深度学习网络想象成工厂的一条生产线，输入原材料后，它们将随着传送带 向下传递，后续的各个站点或层会分别提取不同的高级特性。下一层将根据相似像素的轮廓来确定图中存在的所 有边界之后，第三层将用来识别质地和形状等。到达第四层或第五层时，深度学习网络已 经创建了复杂特性检测器。这时，它就能够了解4个轮子、挡风玻璃和排气管通常是同时出 现的，眼睛、鼻子和嘴也是同时出现的。它不知道是汽车和人脸都是什么样的。深度 学习网络能够识别的许多特性可能都和手头的任务无关，但是其中有一些特性却是和手头任 务高度相关的。在未来的几年里，人工智能助手将进一步走进我们的生活。上海人工智能就业方向
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。天津同济大学人工智能就业
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”。天津同济大学人工智能就业
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