数千年来，人类一直梦想着为无生命的物体注入生命。但当谈到人工智能在普通人中的 普及时，就得从世界上较早可编程计算机——重达30吨的巨型计算机ENIAC开始说起。在 1945年“二战”结束后6个月，宾夕法尼亚大学就制造出了兼具电子数字集成器和计算器功 能的ENIAC。这台计算机耗费了500 000美元的美国基金，其运算速度比作为竞争对手的 其他机电机器快了大约1 000倍。这台机器及其所展示的理念令媒体极为感兴趣。他们将这台 计算机称为“巨脑”。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。浙江人工智能就业问题
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。湖北人工智能就业的原因随着智能家居的发展，人工智能助手将变成我们的管家。
20世纪70年 代，在波士顿召开的一次会议上，一位研究者向媒体透露，只需5年时间，像沙基这样的智 能机器人就将在家庭中普及。一位年轻的同事激动地将他拉开，并对他说：“不要做这样的 预测。以前有人这样做招来了麻烦。你低估了实现这一目标需要花费的时间。”这位研究者 想都没想就回答道：“我不在乎。你看，我提到的所有日子都是在我退休后。” 人工智能工作者们并非一直这么激进，但有很多人都有这样的倾向。1965年，赫伯特·西 蒙称，用不了20年，机器就能够“完成人类能做的任何工作”。不久以后，马文·明斯基补充 道：“我们这一代人能够大体上解决创造人工智能的问题。”
DeepMind的人工智能可以玩的游戏并不只有《打砖块》。它玩的游戏是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握极少信息的情况下还学会了其他48个游戏，包括拳击模拟 器、武术游戏甚至是3D（三维）赛车游戏。然而，要想突破电子游戏的“微型世界”还有很长 的路要走。但这仍是一项惊人的成就，为人工智能的下一步发展指明了方向。下一步发展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解决人工智能”。实现以自主学习的方式创建新的人工智能。人工智能助手在我们的生活中将发挥越来越重要的作用。
人工智能研究者是否以正确的方式工作。就像玩拼图要从困难的部分开始一样，人工智能研究者们设想，如果他们解决了复杂的问题， 那么简单的问题就会迎刃而解。毕竟，如果你能让机器像数学天才一样下象棋，那么模仿婴 儿学习又有多难呢？然而，事实证明这是相当难的。象棋是一项游戏，包含明确的说明、棋 盘位置、合规或违规移动。象棋为棋手营造了一个静态世界，他们在这里拥有完整的信息， 前提是他们能够看见棋盘，并且知道如何移动棋子。象棋是现实世界的一部分，但现实世界 却与象棋截然不同。汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）等研究者突然开始提出惊人的建议， 例如“让计算机在智力测验中或在下跳棋时表现出成人水平相对容易一些，而让计算机在知 觉和移动性方面达到一岁小孩的水平却是十分困难甚至是不可能的”。在未来的几年里，人工智能助手将进一步走进我们的生活。湖北人工智能就业的原因
就人工智能对就业的影响而言，意想不到的转变发生在那些不需要体力劳动的白领工作中。浙江人工智能就业问题
如果说希尔勒是在指责人工智能研究者们像家长一样绞尽脑汁地炫耀孩子的才华，那么 人工智能研究者们本身就面临着一个令人不愉快的事实：他们的孩子实际上并没有那么聪 明。令人担忧的是，那些在实验室环境下表现不凡的工具并不能很好地适应现实状况。符号 人工智能主要涉及自上而下建立以规则为基础的系统，该系统在实验室中表现出色，各元素 都能够得到很好的控制。这些“微型世界”几乎不包含任何物质，因此可以采取的措施也十分 有限。然而，一旦进入现实世界，在训练中表现优异的程序就像世界杯揭幕战中的英格兰队 一样变得怯场了。浙江人工智能就业问题
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