幸运的是，杰夫·辛顿掀起了一场“非监督式学习”的**，这种学习方式无须向计算机提 供任何标记。机器能够访问的只有输入，无须解释它看到的是什么。首先，这听起来像是机 器无法通过这种方式学习。如果没有得到明确的解释，即使是智能的神经网络也不会知道 某物到底是什么。实际上，辛顿发现的是“非监督式学习”可以用来训练上层特征，而且每次 只能训练一层。这一发现成为“深度学习”的催化剂，而“深度学习”就是当前人工智能**炙手 可热的领域。机器已不再是提高人工劳动生产率的简单工具，而是已经变成了可以工作 的“人”。河南人工智能就业的发展方向
1964年，纽约世界博览会举办。在世博会期间，大约5 200万人造访了法拉盛草原650英 亩[1]的展馆和公共空间。这场盛会展示了美国美好的现状并预见了美国更加辉煌的未来：多 车道高速公路、耀眼的摩天大楼、自动人行道和水下社区一应俱全。在美国这样的国家，即 使建造太空旅游度假村也并非遥不可及。因为只在5年后，美国就成功将人类送上了月 球。纽约的“建筑大师”罗伯特·摩西（Robert Moses）将1964年世博会称为“人类进步的奥运 会”。河北工业人工智能就业前景计算机擅长处理日常工作，它们在处理日常工作时会遵循明确的规则。
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。一张保存下来的穿孔卡片上如是写道：
如今，人工智能的梦想早已走出了影院与科幻小说，进入了人们的现实生活。人工智能 可以驾驶汽车，通过观看视频网站YouTube就能学会施展复杂的技能，在不同 语种间任意切换，它比我们更加精确地识别人脸，以及创立原始的假设从而发现疾病的 新药。而这只是是个开端。《人工智能》讲述的是人工智能的进化之旅及其对人类的意义。在阅读这本书的过程 中，我们将遇到假装有娈童癖的计算机、会跳舞的真空吸尘器、会下棋的人工智能以及旨在 与死后的人进行对话而被上传了个人意识的计算机。搜索引擎的工作原理是用户在多个网域内提问，然后引擎将返回多个它认为能够很好地回答这一问题的网页链接。
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。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。天津河海大学人工智能就业前景
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。河南人工智能就业的发展方向
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。河南人工智能就业的发展方向
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