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。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。福建人工智能就业前景分析
约翰·麦卡锡将这一现象称为人工智能的“看！不用手也行！”时代，这一时代成功唤起了 青少年的热情和勇气。在之后的十多年里，研究者们应对了众多挑战，并反驳了“没有机器 能够做到X”这样一个假设。含义取决于提问者是谁。一位研究者曾经编写了一套 国际跳棋程序，该程序能够打败大多数业余选手，包括编程者自己。另一项突破是感知人工 智能，它能够在一个使用机器人手的桌面上重新排列不同形状的彩色模块：这无疑是计算机 视觉方面的一项壮举。西藏人工智能就业形势随着智能家居的发展，人工智能助手将变成我们的管家。
如果说希尔勒是在指责人工智能研究者们像家长一样绞尽脑汁地炫耀孩子的才华，那么 人工智能研究者们本身就面临着一个令人不愉快的事实：他们的孩子实际上并没有那么聪 明。令人担忧的是，那些在实验室环境下表现不凡的工具并不能很好地适应现实状况。符号 人工智能主要涉及自上而下建立以规则为基础的系统，该系统在实验室中表现出色，各元素 都能够得到很好的控制。这些“微型世界”几乎不包含任何物质，因此可以采取的措施也十分 有限。然而，一旦进入现实世界，在训练中表现优异的程序就像世界杯揭幕战中的英格兰队 一样变得怯场了。
幸运的是，杰夫·辛顿掀起了一场“非监督式学习”的**，这种学习方式无须向计算机提 供任何标记。机器能够访问的只有输入，无须解释它看到的是什么。首先，这听起来像是机 器无法通过这种方式学习。如果没有得到明确的解释，即使是智能的神经网络也不会知道 某物到底是什么。实际上，辛顿发现的是“非监督式学习”可以用来训练上层特征，而且每次 只能训练一层。这一发现成为“深度学习”的催化剂，而“深度学习”就是当前人工智能**炙手 可热的领域。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。
图灵猜测，其中一项任务就是模仿人工智能。他在《智能机器》这篇文章中将在机器中 复制人工智能称为“一项特殊的挑战”，因为当时的计算机还存在一定的局限性。他认为“人 脑的存储容量大约为100亿二进制数字，但其中大部分存储容量被用于记忆视觉印象，或以 其他方式浪费掉了。人们有理由希望通过数百万字节的计算机内存而在人工智能方面取得实 际的进展”。 人工智能的另一位创始人为克劳德·香农，也就是“信息理论”之父。香农出生于 1916年，是三位创始人中年轻的一位，他为计算领域做出的比较大贡献是提出了晶体管的工 作原理。晶体管是数十亿个微小的开关，电脑就是由这些开关组成的。算法就是指令序列， 通过打开或关闭晶体管向电脑传达指令。香农认为，电脑在接到其他晶体管指令后打开或关 闭特定的晶体管，通过这一方式进行基本的逻辑分析。真正令人吃惊的是人工智能涉及领域的广阔性。内蒙古人工智能就业工资加拿大
现在，智能设备依 然要求我们人工去做大量事情，这就意味着我们还没有进入无缝智能交互的领域。福建人工智能就业前景分析
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。”福建人工智能就业前景分析
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