神经网络在人工智能领域具有重要地位，但在过去许多年里，它都是被忽视 的；它被视作真正人工智能的“异父兄弟”。正如20世纪80年代进入这一领域的研究人员 戴维·艾克利（David Ackley）所说：“我们接触到神经网络时，人们并未将其视作人工智 能。于是，我们被人工智能拒之门外。当时，人们认为人工智能是与符号相关的。它所涉及 的是生产系统、**系统等。进入卡内基–梅隆大学读研究生时，我已经十分厌倦与传统的 符号化的计算机相关的事物……我似乎对推理的关注过多，而对判断的关注太少。”智能设备渐渐成为生活的必需品。黑龙江人工智能就业班第23讲
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。北京文科生人工智能就业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。
对传统人工智能研 究者来说，人类通过构建内部的符号化表现形式来认识世界，而所有人工智能都以人类认识 世界的能力为基础。我们可以创建规则来落实这些概念，而捕捉日常知识能够使这些概念变 得规范。如果将人脑看作一台电脑，这意味着我们操控的每一种情况都依赖于内部计算程 序，这一程序一步步告诉我们如何完全依据逻辑来进行某项操作。如果的确如此，那么这些 世界各地机构纷纷采用的规则同样适用于计算机。 这在当时听起来十分容易，不久以后，情况也确实如此。
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。随着智能家居的发展，人工智能助手将变成我们的管家。
把深度学习网络想象成工厂的一条生产线，输入原材料后，它们将随着传送带 向下传递，后续的各个站点或层会分别提取不同的高级特性。下一层将根据相似像素的轮廓来确定图中存在的所 有边界之后，第三层将用来识别质地和形状等。到达第四层或第五层时，深度学习网络已 经创建了复杂特性检测器。这时，它就能够了解4个轮子、挡风玻璃和排气管通常是同时出 现的，眼睛、鼻子和嘴也是同时出现的。它不知道是汽车和人脸都是什么样的。深度 学习网络能够识别的许多特性可能都和手头的任务无关，但是其中有一些特性却是和手头任 务高度相关的。尽管人工智能的技术进步确实取代了一些工作， 但同时也创造了新的工作。湖南学人工智能就业前景干什么
人工智能将更加普及，能完成 的任务也会越来越多。黑龙江人工智能就业班第23讲
有关符号人工智能的哲学问题开始浮出水面。其中要数名为“中文房间”的思维 实验。美国哲学家约翰·希尔勒（John Searle）提出该思维实验，质疑是否应将机器处理符号 真正视为智能。 希尔勒提出，假设他被锁在一个房间里，房间里有很多中国书法作品。他并不懂中文， 甚至无法将汉语与日语或其他毫无意义的字区分开来。希尔勒在房间中发现了一套规则，这 些规则向他展示了一套与其他符号相对应的符号。随后，他被提问，并通过将问题符号和答 案符号相匹配来回答这些问题。过了一会儿，希尔勒逐渐熟悉这项任务——尽管他仍然不清 楚自己操作的这些符号到底是什么。黑龙江人工智能就业班第23讲
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