辛顿实验室的两名成员乔治·达尔（George Dahl）和阿 卜杜勒–拉赫曼（Abdel-rahman Mohamed）迅速论证了该系统不仅能够进行图像 识别，还能够进行语音识别。2009年，俩人将其新创建的语音识别神经网络与已经使用了30 多年的行业标准工具放到一起一较高下，结果是，深度学习网络获得了胜利。这时，谷歌邀 请辛顿的一位博士生纳瓦迪普·杰特列（Navdeep Jaitly）修补谷歌的语音识别算法。看了一 眼之后，他建议用深度神经网络取代整个系统。尽管一开始持怀疑态度，但杰特列的老板还是同意让他尝试一下。事实证明，新的程序比谷歌精心调试数年的系统表现还要出色。2012 年，谷歌将深度学习语音识别程序嵌入安卓移动平台，错误率与之前相比立刻下降了25%。与传统人工智能不同 的是，神经网络不仅能够处理规律性事物，还能够处理规则以外的情况。天津人工智能就业恐慌吗
人工智能的另一项新应用成为人们解决问题的工具。尽管人工智能擅长推理，但研究人 员都知道，人工智能并不只有推理。为了创造出能够在现实生活中解决问题的人工智能，科 学家们认为，他们需要一台能够将推理和知识相结合的机器。例如，一台应用于神经系统科 学的电脑必须像合格的神经系统科学家一样，了解该学科的相关概念、事实、表述、研究方 法、模型、隐喻和其他方面。 这意味着程序员突然需要担负起“知识工程师”的重任，他们必须充当各领域**的角 色，并且将他们的知识提炼成计算机能够读取的规则，生成的程序被称为“**系统”。山西编程人工智能就业人工智能越来越擅长以人类的方式进行交流，并且在特定应用程序中也展现了惊人的创造力。
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”。
在某种程度上，由于所有这些技术现已存在，而且不仅存在于研究实验室中，而是几乎 每个想要使用它们的人都能唾手可得，因此很难说我们还没有进入人工智能时代。与我们在 生活中为自己制定的许多虚无缥缈的目标一样，人工智能成为计算机科学的“梦幻岛”：一种总是潜伏在下一个转角的虚空“假设”。 但是，如果因此就认为人工智能自60年前诞生到现在一直在直线发展就大错特错了。在 开始普及目前推动人类重大进步的大规模“深度学习神经网络”前，我们必须对人工智能的历 史有更多的了解。人工智能的发展使日常工作的范围变得更加广阔。
随着感兴趣的研究者越来越多，人工智能开始细分为不同的领域，这意味着人们探索的 范围开始变得更加广阔。从某种意义上来说，这一现象是大势所趋。在达特茅斯会议上，人 们发现，就连为各自的新领域取一个大家都认同的名字都十分困难。约翰·麦卡锡力荐“闪光 探测人工智能”，但却并不能令其他人信服。另一位名为亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）的研 究者认为这个名字听起来很“做作”，而艾伦·纽厄尔（Alan Newell）和赫伯特·西蒙则立即又 将其作品重新命名为“复杂信息编程”。从智能手机到平板电脑，再到我们的台式机和电视机机顶盒，它 们已经取得了很大的飞跃。天津人工智能就业恐慌吗
如今机器的任务是执行认知劳动而不是参与认知劳动，在认知劳动中，机器将取代我 们的大脑，而非我们的身体。天津人工智能就业恐慌吗
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。天津人工智能就业恐慌吗
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