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。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。青海学人工智能就业前景知乎
20世纪80年代，电子游戏变得更加复杂，人工智能**也因此变得炙手可热。人工智能 能够运用简单的规则模拟复杂的行为，这意味着电脑控制的人物也能有自己的想法。例如， 在《主题公园》（Theme Park）游戏中，人工智能实体（指具有智能的任何实体，包括智能 硬件和智能软件）聚集在使用者建造的公园周围，采取程序设计员从未明确标出过的路径行 走。在某种意义上，电子游戏是传统人工智能的天堂。如果人工智能只用于在射击游戏中模 仿僵尸敌人，那么其行为是真的智能还是**表现得很智能这类问题就是毫无意义的。
重庆人工智能就业前景本质上来讲，神经网络能够以类比的方式进行思考，这一点是传统人工智能无法企及的。
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。
IBM在这场盛会上展示了多项令人印象深刻的技术。开创性的手写识别计算机便是其中 之一，并被世博会官方手册称为“光学扫描和信息检索”系统。在该系统的演示中，参观者可 以在一张小卡片上亲笔写下任意一个1851年后的历史日期。然后，卡片入“光学字符读 取器”，并在该设备中被转换成数字格式，然后再转发给当时的IBM 1460计算机系 统。随后，计算机磁盘上一个大型数据库中存储的当日重大新闻事件被打印在一张穿孔卡片 上，颇有纪念意义，也让使用者惊叹不已。一张保存下来的穿孔卡片上如是写道：人工智能将更加普及，能完成 的任务也会越来越多。
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。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。陕西现在人工智能就业怎么样
联网的智能家庭与现在的家庭一个很大的区别将是使用 人工智能去建立目标。青海学人工智能就业前景知乎
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。青海学人工智能就业前景知乎
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