人工智能改变了其目标，按比例缩减了一些大型任务，集中力量处理 那些通过采取措施就能够解决的问题。其中的一个例子就是电子游戏领域。人工智能从一开 始就与电子游戏联系在一起，那时艾伦·图灵和克劳德·香农曾尝试打造一个自动象棋手。在 当时的情况下，象棋就是一个微观世界，用来演示那些后来应用到现实世界的智能行为。电 子游戏就是他们的目标。 人工智能研究不只需要研究者的技能，还可以创造一定的收益。在莫斯科的苏联科学 院计算机中心工作的28岁人工智能研究员阿列克谢·帕基特诺夫（Alexey Pajitnov）就是受益 人之一。在未来的几年里，人工智能助手将进一步走进我们的生活。宁夏人工智能就业技能要求
DeepMind的人工智能可以玩的游戏并不只有《打砖块》。它玩的游戏是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握极少信息的情况下还学会了其他48个游戏，包括拳击模拟 器、武术游戏甚至是3D（三维）赛车游戏。然而，要想突破电子游戏的“微型世界”还有很长 的路要走。但这仍是一项惊人的成就，为人工智能的下一步发展指明了方向。下一步发展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解决人工智能”。实现以自主学习的方式创建新的人工智能。安徽人工智能就业方向及就业前景在过去的几年里，机器能够完成的事 越来越多。
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！
人工智能研究者是否以正确的方式工作。就像玩拼图要从困难的部分开始一样，人工智能研究者们设想，如果他们解决了复杂的问题， 那么简单的问题就会迎刃而解。毕竟，如果你能让机器像数学天才一样下象棋，那么模仿婴 儿学习又有多难呢？然而，事实证明这是相当难的。象棋是一项游戏，包含明确的说明、棋 盘位置、合规或违规移动。象棋为棋手营造了一个静态世界，他们在这里拥有完整的信息， 前提是他们能够看见棋盘，并且知道如何移动棋子。象棋是现实世界的一部分，但现实世界 却与象棋截然不同。汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）等研究者突然开始提出惊人的建议， 例如“让计算机在智力测验中或在下跳棋时表现出成人水平相对容易一些，而让计算机在知 觉和移动性方面达到一岁小孩的水平却是十分困难甚至是不可能的”。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。
艾伦·图灵是英国的数学家和密码**。“二战”期间，他在英国布莱切利公园密码破译中 心担任**密码学校的领导，并提出了许多破译德军密码的方法，其中就是发明了能够破译英格玛（Enigma）密码机设置的机电装置。这使他在破译截获信息方面发挥了重要 作用。图灵的一个重要理念就是通用图灵机（Universal Turing Machine）。与其他拥有单一功 能的电脑相比，图灵诠释了如何通过阅读磁带上的分步说明来使用电脑去完成多个任务。他 写道，电脑“实际上能够作为其他机器的模型”。这就意味着没必要在完成每项任务时使用不 同的机器。图灵指出：“我们无须再为不同的任务制造不同的机器，只需对通用机进行‘编 程’即可完成这些任务。”随着人工智能变得更加智能，关注创造力和社交智能等人类特性将变得更加重要。河南人工智能就业情况如何
移动无线网络的崛 起意味着设备的使用比以前更加方便。宁夏人工智能就业技能要求
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。宁夏人工智能就业技能要求
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