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。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。湖北西南交通大学人工智能就业前景
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。吉林未来5年人工智能就业搜索引擎的工作原理是用户在多个网域内提问，然后引擎将返回多个它认为能够很好地回答这一问题的网页链接。
人类的与众不同之处就在于能够学习，这也一直是传统人工智能一直努力要实现的。描述的系统只有在能够遵从规则时进行学习，这些知识是从“知识工程师”的知识中提 炼并编入系统架构的。它是对知识自上而下的一种想象，并暗示一个假设，即机器不能自动 学习知识。相反，必须将知识进行编程，而且一次编一条。这一点在很多情况下都能够很好 地实现，进而在可接受的水平上完成有限的任务。随着解决方案的增多，问题也开始显现。 像官僚机构一样，它们开始变得庞大、笨拙、缓慢而且昂贵。
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。随着人工智能变得更加智能，关注创造力和社交智能等人类特性将变得更加重要。
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。人工智能越来越擅长以人类的方式进行交流，并且在特定应用程序中也展现了惊人的创造力。湖南人工智能就业怎样
随之而来的电网引入了大量的智能设备，创造了工业，并永远地改变了人们的生活。湖北西南交通大学人工智能就业前景
在众多挑战的重重包围之下，传统人工智能开始出现问题。从20世纪70年代开始，随着 之前几十年人们对人工智能乐观态度的逐渐消散，人们对该领域的热情也渐渐冷却下来。大 幅缩减的预算使其遭遇了“人工智能的冬天”，而这样的情况不止一次发生。在美国，就 连可爱的机器人沙基计划都被叫停，因为美国**部意识到，其出钱资助的机器人项目并不 能创造出他们需要的机器人间谍“詹姆斯·邦德”。暂且不说间谍这一点，沙基在战场上甚至无 法发挥常规**的作用！湖北西南交通大学人工智能就业前景
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