现在游戏中的球拍能够在屏幕上左右移动：即使不 是持续得分，也可谓能够轻松得分。再经过数百次游戏，游戏中的人工智简直如同《星球大 战4：新希望》结束时的天行者卢克（Luke Skywalker）中的尼奥（Neo）一 样，懒散地击球，毫不费力。所有无关的动作都消失了，而且它产生了清晰的策略。 令DeepMind的人工智能具有重要意义的另一个原因是，它不需要进行大规模训练。传统 人工智能的原则是必须将规则预先载入系统，这就像是老师在学生参加考试前会依次教 他们问题的答案一样。DeepMind的人工智能与众不同之处在于，它能够自主学习，甚至无须 告诉它应该怎样做。它所需要接入的就是构成《打砖块》游戏每一帧的30 000个像素点和屏 幕上的选手得分。其他需要做的事，就是给它输入得分比较大化的指令。之后，人工智能就可 以随着游戏的进展获得游戏“规则”，然后逐渐形成能够改善其表现的策略。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。辽宁人工智能就业人口
工程师们之前一直对心理学形而上学的层面避而不谈，但是他们都被一个概念深深吸 引，即人脑可能成为电脑。他们同样开始醉心于研究记忆、学习和推理，许多心理学家都将 其视为人工智能的基础。激动人心的是，他们同样意识到，与人类相比，计算机具有潜在优 势。例如，ENIAC每分钟能够计算多达20 000次乘法，这样的计算能力着实令人惊讶。人类 的记忆并不可靠，而相比之下，一台每微秒访问数千条项目的机器更能凸显出优势。 青海人工智能就业前景无人驾驶移动无线网络的崛 起意味着设备的使用比以前更加方便。
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”。
神经网络在人工智能领域具有重要地位，但在过去许多年里，它都是被忽视 的；它被视作真正人工智能的“异父兄弟”。正如20世纪80年代进入这一领域的研究人员 戴维·艾克利（David Ackley）所说：“我们接触到神经网络时，人们并未将其视作人工智 能。于是，我们被人工智能拒之门外。当时，人们认为人工智能是与符号相关的。它所涉及 的是生产系统、**系统等。进入卡内基–梅隆大学读研究生时，我已经十分厌倦与传统的 符号化的计算机相关的事物……我似乎对推理的关注过多，而对判断的关注太少。”普通搜索引擎通常会 给用户提供一个与所问问题的答案有关的文档清单或网页。
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。从被动人工智能助手到主动人工智能助手。青海人工智能就业前景无人驾驶
人工智能的发展使日常工作的范围变得更加广阔。辽宁人工智能就业人口
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