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”。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。吉林农业大学人工智能就业率
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”。四川ai人工智能就业方向分支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。
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。
艾伦·图灵是英国的数学家和密码**。“二战”期间，他在英国布莱切利公园密码破译中 心担任**密码学校的领导，并提出了许多破译德军密码的方法，其中就是发明了能够破译英格玛（Enigma）密码机设置的机电装置。这使他在破译截获信息方面发挥了重要 作用。图灵的一个重要理念就是通用图灵机（Universal Turing Machine）。与其他拥有单一功 能的电脑相比，图灵诠释了如何通过阅读磁带上的分步说明来使用电脑去完成多个任务。他 写道，电脑“实际上能够作为其他机器的模型”。这就意味着没必要在完成每项任务时使用不 同的机器。图灵指出：“我们无须再为不同的任务制造不同的机器，只需对通用机进行‘编 程’即可完成这些任务。”，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。
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。智能设备渐渐成为生活的必需品。海南人工智能就业的不利因素
从被动人工智能助手到主动人工智能助手。吉林农业大学人工智能就业率
将人工智能设定为关注生活中更复杂的事物，而排除对相对普通任务的关注，这可能与 研究人工智能的人有关。在许多案例中，堪称“天才”的科学家们能够控制象棋或布尔逻辑 （Boolean Logic）的微小细节，却缺少现实生活中的常识。有一则众所周知的趣闻：麻省理 工学院一个名为西蒙·派珀特（Seymour Papert）的研究人员有一次将他的妻子忘在了纽约机 场。当他意识到妻子没有陪在他身边时，飞机正在跨越大西洋。约翰·麦卡锡十分顽强地面对 具有挑战性的问题，但是却因为经常忘记为资助他的各类机构填写进程报告而招致许多麻 烦。吉林农业大学人工智能就业率
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