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。人工智能已经能够完成许多信息化任务，这些任务曾经都是医生或律师等高认知专业技术人员擅长的。山东人工智能就业前景堪忧
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。”福建桂电人工智能就业人工智能正在改变就业市场。
虽然几乎没有人真正遇见，但人工智能在发展的过程中确实存在一些问题。和当前能与 公众产生共鸣的某些领域一样，上述问题或多或少要归咎于新闻媒体。过度热情的表现是， 人们经常写文章赞扬他们所取得的令人印象深刻的进步，好像他们已经造出了智能机器。例 如，20世纪60年代的机器人沙基（SHAKEY）项目受到了大力宣传，人们将其视作世界上通用机器人，它能够对自己的行为进行推理。这样一来，它就能够为模式识别、信息表 示、问题解决和自然语言处理等不同领域设定基准。
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。
随着技术日臻成熟，人工智能助手将像现实生活中的助手一样打理我们的生活。
世博会上神奇的机器译员已发展演变成为我们熟悉的谷歌翻译：一项拥 有惊人的高准确率、涵盖58种不同语言（共计3 306项翻译服务）的机器翻译服务。 如果说世博会设想的是俄语与英语之间的即时翻译，那么谷歌翻译则更进一步，它能够提供 冰岛语和越南语或者波斯语和意第绪语等此前受到局限的语种之间的翻译。凭借云计算，我 们甚至不需要固定的主机来执行计算，只需要比一副纸牌还小、被称为智能手机的便携式计 算机即可。我们也必须了解，长期以来，在走上错误的道路前，人工智能是看上去发展得很顺利 的。驱动人工智能系统的数据到底归谁所有？山东人工智能就业前景堪忧
如果人工智能的目标是建造可以模仿人类智能的机器，那么拥有抽象思维能力明显就 是第二步了。山东人工智能就业前景堪忧
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。山东人工智能就业前景堪忧
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