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。
，计算机科学与人工智能实验室的项目是深度学习运转中一个令人印象深刻的案例。陕西大专人工智能就业方向
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。辽宁人工智能就业人口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。
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。
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。”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。
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”。随着智能家居的发展，人工智能助手将变成我们的管家。青海人工智能就业前景无人驾驶
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。陕西大专人工智能就业方向
有了杰夫·辛顿等人的帮助，神经网络开始蓬勃发展。当时有一个传统，那就是继任的一 代都会给自己重新命名，新研究人员们称自己为“联结主义者”，因为他们对复制大脑中的神 经联结十分感兴趣。到1991年，*在美国就有1万名活跃的联结理论研究人员。 忽然之间，各个领域都取得了突破性的进展。例如，人们发明了专门用于预测股市的神 经网络。大多数情况下，投资公司使用不同的网络预测不同，然后由交易商来决定投 资。然而，有些人在此基础上更进一步，使其能够自行买 卖。无独有偶，金融领域迅速涉足电子游戏领域，时刻准备着为人工智能研究人员进行投 资。算法交易时代轰轰烈烈地开始了。陕西大专人工智能就业方向
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