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。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。四川人工智能就业城市分析
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。内蒙古嵌入式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。
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。
表现不俗的传统人工智能怎么了 ？当人们走近纽约世博会时，首先映入眼帘的是一个闪闪发光的不锈钢球体，这就是巨型 地球仪（Unisphere），它足足有十二层楼那么高。几十座喷泉环绕在巨型地球仪周围，朝着 纽约皇后区法拉盛草原可乐娜公园的空中喷射出晶莹的水柱。在不同时间段，身穿 由美军研发的火箭样式道具服的演员会飞过巨大的球体，展示出人类战胜一切挑战的能力。知识网络时代，在全球多样化、个性化、定制式市场需求的推动下，在万物互 联、大数据、云计算等信息·物理·计算环境的支持下，人工智能技术与制造服务深度融合创 新发展与产业化速度将愈加快捷迅猛。人工智能能够使你的设备联合起来，从而实现长期的且更加复杂的目标。
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。操作引擎则是通过智能实体来找出解决 问题的方案。四川人工智能就业城市分析
人工智能的优点是能够将尽职调查和整理历史知识的趋势自动化，而这两项工作，即使是对于人类来说也很难。四川人工智能就业城市分析
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。四川人工智能就业城市分析
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