20世纪80年代，电子游戏变得更加复杂，人工智能**也因此变得炙手可热。人工智能 能够运用简单的规则模拟复杂的行为，这意味着电脑控制的人物也能有自己的想法。例如， 在《主题公园》（Theme Park）游戏中，人工智能实体（指具有智能的任何实体，包括智能 硬件和智能软件）聚集在使用者建造的公园周围，采取程序设计员从未明确标出过的路径行 走。在某种意义上，电子游戏是传统人工智能的天堂。如果人工智能只用于在射击游戏中模 仿僵尸敌人，那么其行为是真的智能还是**表现得很智能这类问题就是毫无意义的。
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。江苏ai人工智能就业方向分支
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。江苏ai人工智能就业方向分支谷歌迈出了重要的一步，不仅能够响应查看请求，而且能够前瞻性地预测用户想要查看的信息。
数千年来，人类一直梦想着为无生命的物体注入生命。但当谈到人工智能在普通人中的 普及时，就得从世界上较早可编程计算机——重达30吨的巨型计算机ENIAC开始说起。在 1945年“二战”结束后6个月，宾夕法尼亚大学就制造出了兼具电子数字集成器和计算器功 能的ENIAC。这台计算机耗费了500 000美元的美国基金，其运算速度比作为竞争对手的 其他机电机器快了大约1 000倍。这台机器及其所展示的理念令媒体极为感兴趣。他们将这台 计算机称为“巨脑”。
1964年纽约世博会上凸显了人工智能愿景的两种表现。第一种表现是人们对于等待着他 们的未来有多么乐观。尽管冷战威胁时隐时现，但在19世纪60年代，人们却在许多方面都表 现出惊人的乐观态度，毕竟在60年代初，约翰·肯尼迪总统宣布：在10年内，人类将登上月 球。而在这10年的结尾，人类确实做到了。如果连这都能做到，那么解析和重建意识看似更 容易实现。人工智能创始人之一赫伯特·西蒙（Herbert Simon）于1960年宣 称：“我们离复制人类大脑解决问题的能力和信息处理的能力已经不远了。”可能是借鉴了肯 尼迪向对手下战书的方式，他随意地加上了自己估计的时间：“如果我们在未来10年还未实 现这一愿景，那才令人惊讶。”在未来的几年里，人工智能助手将进一步走进我们的生活。
研究者们承认这些弱点的存在，并且将这些微型世界比作“一切事物都十分简单的仙 境，如果以现实世界为前提，那么有关这些事物的陈述从字面上看就都变成了错的”。总的 来说，人工智能一直在努力摆脱歧义性，但又缺少灵活抽象推理、数据计算和加工能力，而 人工智能恰恰需要这些能力来理解其所展示的内容。任何没有事先明确说明的事物都有可能 造成恐慌。美国作家约瑟夫·坎贝尔（Joseph Campbell）嘲讽道，这种人工智能与《圣经·旧 约》一样，都是“规则太多，仁慈有限”。工业 **中，人力劳动被能源所取代，但工业**又受到能源或质能保护法的限制。湖北人工智能就业问题介绍
本质上来讲，神经网络能够以类比的方式进行思考，这一点是传统人工智能无法企及的。江苏ai人工智能就业方向分支
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。江苏ai人工智能就业方向分支
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