西藏未来5年人工智能就业

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。随着新技术的问世，社会上现有工作的数量、类型和组成都 要发生改变以适应新技术。西藏未来5年人工智能就业

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。”西藏未来5年人工智能就业人工智能的发展使日常工作的范围变得更加广阔。

研究者们承认这些弱点的存在，并且将这些微型世界比作“一切事物都十分简单的仙 境，如果以现实世界为前提，那么有关这些事物的陈述从字面上看就都变成了错的”。总的 来说，人工智能一直在努力摆脱歧义性，但又缺少灵活抽象推理、数据计算和加工能力，而 人工智能恰恰需要这些能力来理解其所展示的内容。任何没有事先明确说明的事物都有可能 造成恐慌。美国作家约瑟夫·坎贝尔（Joseph Campbell）嘲讽道，这种人工智能与《圣经·旧 约》一样，都是“规则太多，仁慈有限”。

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。在体力劳动中，人类的血肉之躯就是一台机器，新的机器出现时旧的就会被 淘汰。

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。随着智能家居的发展，人工智能助手将变成我们的管家。河南人工智能就业行业前景

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辛顿实验室的两名成员乔治·达尔（George Dahl）和阿 卜杜勒–拉赫曼（Abdel-rahman Mohamed）迅速论证了该系统不仅能够进行图像 识别，还能够进行语音识别。2009年，俩人将其新创建的语音识别神经网络与已经使用了30 多年的行业标准工具放到一起一较高下，结果是，深度学习网络获得了胜利。这时，谷歌邀 请辛顿的一位博士生纳瓦迪普·杰特列（Navdeep Jaitly）修补谷歌的语音识别算法。看了一 眼之后，他建议用深度神经网络取代整个系统。尽管一开始持怀疑态度，但杰特列的老板还是同意让他尝试一下。事实证明，新的程序比谷歌精心调试数年的系统表现还要出色。2012 年，谷歌将深度学习语音识别程序嵌入安卓移动平台，错误率与之前相比立刻下降了25%。西藏未来5年人工智能就业

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