计算推理领域有一个特别引人注目的例子，那就是Sir（语义信息检索）项目。Sir不仅能 够理解英语句子，甚至能够分析宾语之间的关系，这和人工智能有些类似。实际上，这 一“知识”依赖于预先设定的模板，例如，A是B的一部分，然后用名词来代替变量。然而，正 如马文·明斯基所说的那样，人们可以采用类似的方法解决一系列其他问题。他们构思人工智能和智能行为的方法就是将这些看似毫不相干的表达联系起来。他们自上而下审视了人工智能，我们如今称之为符号人工智能或传统人工智能。由于用户数据由智能设备采集并用于城市规划，因此可能面临诸多相关挑战。吉林人工智能就业方向的视频
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。宁夏人工智能就业班193讲解从智能手机到平板电脑，再到我们的台式机和电视机机顶盒，它 们已经取得了很大的飞跃。
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。
神经网络在21世纪中叶迎来了又一次重大进展。2005年，杰夫·辛顿在多伦多大学任教， 此前不久，他一直在英国伦敦大学学院工作，在那里建立了盖茨比计算神经科学组。这时， 人们已经清楚地认识到，互联网能够生成大量数据集，这在10年前是想都不敢想的。如果说 以前的研究人员面临的问题是没有足够的数据来对系统进行适当的训练，那么互联网的兴起则改善了这一状况。如今，据国际数据公司等研究公司估测，目前网上在线数据量约为 4.4泽字节[1]。记者史蒂夫·洛尔（Steve Lohr）在其所著的极为有趣的《数据论》一书中指 出，如果能将这些数据输入iPad Air（苹果超薄平板电脑）中，那么产生的堆栈将能够覆盖 地球到月球距离的2/3。机器已不再是提高人工劳动生产率的简单工具，而是已经变成了可以工作 的“人”。
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。人工智能助手在我们的生活中将发挥越来越重要的作用。陕西计算机网络技术人工智能就业前景
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。吉林人工智能就业方向的视频
在某种程度上，由于所有这些技术现已存在，而且不仅存在于研究实验室中，而是几乎 每个想要使用它们的人都能唾手可得，因此很难说我们还没有进入人工智能时代。与我们在 生活中为自己制定的许多虚无缥缈的目标一样，人工智能成为计算机科学的“梦幻岛”：一种总是潜伏在下一个转角的虚空“假设”。 但是，如果因此就认为人工智能自60年前诞生到现在一直在直线发展就大错特错了。在 开始普及目前推动人类重大进步的大规模“深度学习神经网络”前，我们必须对人工智能的历 史有更多的了解。吉林人工智能就业方向的视频
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