艾伦·图灵是英国的数学家和密码**。“二战”期间，他在英国布莱切利公园密码破译中 心担任**密码学校的领导，并提出了许多破译德军密码的方法，其中就是发明了能够破译英格玛（Enigma）密码机设置的机电装置。这使他在破译截获信息方面发挥了重要 作用。图灵的一个重要理念就是通用图灵机（Universal Turing Machine）。与其他拥有单一功 能的电脑相比，图灵诠释了如何通过阅读磁带上的分步说明来使用电脑去完成多个任务。他 写道，电脑“实际上能够作为其他机器的模型”。这就意味着没必要在完成每项任务时使用不 同的机器。图灵指出：“我们无须再为不同的任务制造不同的机器，只需对通用机进行‘编 程’即可完成这些任务。”随着我们的环境越来越智能，我们将进入一个持续地进行风险实时评估的时代。广东人工智能就业方向及前景知乎
福尔摩斯木偶剧旨在展示通过计算机逻辑可以完成多种任务的方式。我们的计算机逻辑 方法已经在某种程度上做出了改变，但是在查看两张照片并且判断照片中是否为同一人时， 福尔摩斯可能还是会被精确度高于人类的现代人脸识别算法所折服。福尔摩斯的创造者、作 家柯南·道尔（Conan Doyle）是一位毕业于爱丁堡大学（如今是英国前列人工智能院校之 一）的专业医生。如果他看到疾病诊断效率高过许多人类医生的人工智能Modernizing Medicine（现代化医疗），也很可能会对此赞叹不已。四川人工智能就业一般多少工资工业时代的产业Leaders假设人类的智慧使人类不 会被技术取代。
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。
随着感兴趣的研究者越来越多，人工智能开始细分为不同的领域，这意味着人们探索的 范围开始变得更加广阔。从某种意义上来说，这一现象是大势所趋。在达特茅斯会议上，人 们发现，就连为各自的新领域取一个大家都认同的名字都十分困难。约翰·麦卡锡力荐“闪光 探测人工智能”，但却并不能令其他人信服。另一位名为亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）的研 究者认为这个名字听起来很“做作”，而艾伦·纽厄尔（Alan Newell）和赫伯特·西蒙则立即又 将其作品重新命名为“复杂信息编程”。从被动人工智能助手到主动人工智能助手。
地球虽然有大量的水，但并不是所有水都可以喝一样，这些数据中好多都是 未标记的。当数据集较小时，研究人员可以将主要精力放在正确标记所有数据上，这对训练 系统来说更加有用。然而，随着数据量的增加，研究人员就无法再这样做。例如，2013年3 月，网络相册Flickr共有8 700万注册用户，他们每天上传超过350万张新图片。从理论上看， 这对那些想要建造一个能够识别图片的神经网络的人们来说是一个天大的好消息，但同样也 提出了挑战。正如我们所看到的，训练神经网络简单的方法就是向其展示大量图片，然后 指出每张图片都是什么。通过标记图片，训练员既提供了输入（图片），又提供了输出（描 述）。神经网络就可以反向传播，以纠正错误。这就是我们所了解的“监督式学习”。智能设备渐渐成为生活的必需品。新疆将来人工智能就业问题怎么办
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。广东人工智能就业方向及前景知乎
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。广东人工智能就业方向及前景知乎
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