神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在21世紀(jì)中葉迎來(lái)了又一次重大進(jìn)展。2005年，杰夫·辛頓在多倫多大學(xué)任教， 此前不久，他一直在英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院工作，在那里建立了蓋茨比計(jì)算神經(jīng)科學(xué)組。這時(shí)， 人們已經(jīng)清楚地認(rèn)識(shí)到，互聯(lián)網(wǎng)能夠生成大量數(shù)據(jù)集，這在10年前是想都不敢想的。如果說(shuō) 以前的研究人員面臨的問(wèn)題是沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行適當(dāng)?shù)挠?xùn)練，那么互聯(lián)網(wǎng)的興起則改善了這一狀況。如今，據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司等研究公司估測(cè)，目前網(wǎng)上在線數(shù)據(jù)量約為 4.4澤字節(jié)[1]。記者史蒂夫·洛爾（Steve Lohr）在其所著的極為有趣的《數(shù)據(jù)論》一書(shū)中指 出，如果能將這些數(shù)據(jù)輸入iPad Air（蘋(píng)果超薄平板電腦）中，那么產(chǎn)生的堆棧將能夠覆蓋 ...

計(jì)算機(jī)輕松地（或者看似輕松地）進(jìn)行了英俄互譯，跨 越了美國(guó)與蘇聯(lián)之間不可逾越的鴻溝。這項(xiàng)神奇技術(shù)的實(shí)現(xiàn)要?dú)w功于世博會(huì)IBM展區(qū)與遠(yuǎn)在 114英里[3]之外的紐約金士頓一臺(tái)強(qiáng)大的IBM大型計(jì)算機(jī)之間的數(shù)據(jù)連接，所有繁重的 計(jì)算工作都由這臺(tái)計(jì)算機(jī)來(lái)完成。 機(jī)器翻譯對(duì)計(jì)算機(jī)的清晰思維如何走向?yàn)跬邪钸M(jìn)行了簡(jiǎn)明且出色的概括。議員、將 軍，乃至總統(tǒng)都嚴(yán)重缺乏當(dāng)時(shí)學(xué)術(shù)界剛剛開(kāi)始提出的“機(jī)器智能”。智能機(jī)器能否比人類做得更好？在1964年的世博會(huì)上，激動(dòng)萬(wàn)分的公眾一睹科研人員樂(lè)觀的愿景。人工智能給出的 建議是，只要能夠在機(jī)器中盡量利用和復(fù)制人腦的深層奧秘，那么全球和諧終會(huì)得以保 障。隨著人工智能變得更加智能，...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域具有重要地位，但在過(guò)去許多年里，它都是被忽視 的；它被視作真正人工智能的“異父兄弟”。正如20世紀(jì)80年代進(jìn)入這一領(lǐng)域的研究人員 戴維·艾克利（David Ackley）所說(shuō)：“我們接觸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，人們并未將其視作人工智 能。于是，我們被人工智能拒之門(mén)外。當(dāng)時(shí)，人們認(rèn)為人工智能是與符號(hào)相關(guān)的。它所涉及 的是生產(chǎn)系統(tǒng)、**系統(tǒng)等。進(jìn)入卡內(nèi)基–梅隆大學(xué)讀研究生時(shí)，我已經(jīng)十分厭倦與傳統(tǒng)的 符號(hào)化的計(jì)算機(jī)相關(guān)的事物……我似乎對(duì)推理的關(guān)注過(guò)多，而對(duì)判斷的關(guān)注太少?！比斯ぶ悄芤呀?jīng)能夠完成許多信息化任務(wù)，這些任務(wù)曾經(jīng)都是醫(yī)生或律師等高認(rèn)知專業(yè)技術(shù)人員擅長(zhǎng)的。四川嵌入式人工智能就業(yè)研究...

人工智能隨后遭遇的寒流比有過(guò)之而無(wú)不及。資本又一次迅速蒸發(fā)，助消 失得無(wú)影無(wú)蹤。在1987—1989年，美國(guó)**部高級(jí)研究計(jì)劃局將用于人工智能研究的預(yù)算縮 減了1/3。專業(yè)的人工智能雜志的廣告費(fèi)收入也大幅下降。美國(guó)人文與科學(xué)院官方期刊《代達(dá) 羅斯》（Daedalus）在1988年大膽發(fā)布了一期人工智能特刊，激怒了哲學(xué)家希拉里·普特南 （Hilary Putnam）。普特南寫(xiě)道：“現(xiàn)在有什么好大驚小怪的？為什么在《代達(dá)羅斯》上發(fā) 布一期特刊？為什么不等到人工智能真正取得一些進(jìn)展后再發(fā)布特刊？”整個(gè)科技界都能感 受到人工智能的寒流。美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)會(huì)員人數(shù)大幅減少，1996年驟減至4 000人，達(dá)...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域具有重要地位，但在過(guò)去許多年里，它都是被忽視 的；它被視作真正人工智能的“異父兄弟”。正如20世紀(jì)80年代進(jìn)入這一領(lǐng)域的研究人員 戴維·艾克利（David Ackley）所說(shuō)：“我們接觸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，人們并未將其視作人工智 能。于是，我們被人工智能拒之門(mén)外。當(dāng)時(shí)，人們認(rèn)為人工智能是與符號(hào)相關(guān)的。它所涉及 的是生產(chǎn)系統(tǒng)、**系統(tǒng)等。進(jìn)入卡內(nèi)基–梅隆大學(xué)讀研究生時(shí)，我已經(jīng)十分厭倦與傳統(tǒng)的 符號(hào)化的計(jì)算機(jī)相關(guān)的事物……我似乎對(duì)推理的關(guān)注過(guò)多，而對(duì)判斷的關(guān)注太少?！甭?lián)網(wǎng)的智能家庭與現(xiàn)在的家庭一個(gè)很大的區(qū)別將是使用 人工智能去建立目標(biāo)。上海人工智能就業(yè)城市分析約翰·麥卡錫將這一現(xiàn)象...

辛頓實(shí)驗(yàn)室的兩名成員喬治·達(dá)爾（George Dahl）和阿 卜杜勒–拉赫曼（Abdel-rahman Mohamed）迅速論證了該系統(tǒng)不僅能夠進(jìn)行圖像 識(shí)別，還能夠進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。2009年，倆人將其新創(chuàng)建的語(yǔ)音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與已經(jīng)使用了30 多年的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工具放到一起一較高下，結(jié)果是，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)獲得了勝利。這時(shí)，谷歌邀 請(qǐng)辛頓的一位博士生納瓦迪普·杰特列（Navdeep Jaitly）修補(bǔ)谷歌的語(yǔ)音識(shí)別算法?？戳艘?眼之后，他建議用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代整個(gè)系統(tǒng)。盡管一開(kāi)始持懷疑態(tài)度，但杰特列的老板還是同意讓他嘗試一下。事實(shí)證明，新的程序比谷歌精心調(diào)試數(shù)年的系統(tǒng)表現(xiàn)還要出色。2012 年，谷歌將深...

人工智能隨后遭遇的寒流比有過(guò)之而無(wú)不及。資本又一次迅速蒸發(fā)，助消 失得無(wú)影無(wú)蹤。在1987—1989年，美國(guó)**部高級(jí)研究計(jì)劃局將用于人工智能研究的預(yù)算縮 減了1/3。專業(yè)的人工智能雜志的廣告費(fèi)收入也大幅下降。美國(guó)人文與科學(xué)院官方期刊《代達(dá) 羅斯》（Daedalus）在1988年大膽發(fā)布了一期人工智能特刊，激怒了哲學(xué)家希拉里·普特南 （Hilary Putnam）。普特南寫(xiě)道：“現(xiàn)在有什么好大驚小怪的？為什么在《代達(dá)羅斯》上發(fā) 布一期特刊？為什么不等到人工智能真正取得一些進(jìn)展后再發(fā)布特刊？”整個(gè)科技界都能感 受到人工智能的寒流。美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)會(huì)員人數(shù)大幅減少，1996年驟減至4 000人，達(dá)...

計(jì)算機(jī)輕松地（或者看似輕松地）進(jìn)行了英俄互譯，跨 越了美國(guó)與蘇聯(lián)之間不可逾越的鴻溝。這項(xiàng)神奇技術(shù)的實(shí)現(xiàn)要?dú)w功于世博會(huì)IBM展區(qū)與遠(yuǎn)在 114英里[3]之外的紐約金士頓一臺(tái)強(qiáng)大的IBM大型計(jì)算機(jī)之間的數(shù)據(jù)連接，所有繁重的 計(jì)算工作都由這臺(tái)計(jì)算機(jī)來(lái)完成。 機(jī)器翻譯對(duì)計(jì)算機(jī)的清晰思維如何走向?yàn)跬邪钸M(jìn)行了簡(jiǎn)明且出色的概括。議員、將 軍，乃至總統(tǒng)都嚴(yán)重缺乏當(dāng)時(shí)學(xué)術(shù)界剛剛開(kāi)始提出的“機(jī)器智能”。智能機(jī)器能否比人類做得更好？在1964年的世博會(huì)上，激動(dòng)萬(wàn)分的公眾一睹科研人員樂(lè)觀的愿景。人工智能給出的 建議是，只要能夠在機(jī)器中盡量利用和復(fù)制人腦的深層奧秘，那么全球和諧終會(huì)得以保 障。人工智能越來(lái)越擅長(zhǎng)以人類的...

工程師們之前一直對(duì)心理學(xué)形而上學(xué)的層面避而不談，但是他們都被一個(gè)概念深深吸 引，即人腦可能成為電腦。他們同樣開(kāi)始醉心于研究記憶、學(xué)習(xí)和推理，許多心理學(xué)家都將 其視為人工智能的基礎(chǔ)。激動(dòng)人心的是，他們同樣意識(shí)到，與人類相比，計(jì)算機(jī)具有潛在優(yōu) 勢(shì)。例如，ENIAC每分鐘能夠計(jì)算多達(dá)20 000次乘法，這樣的計(jì)算能力著實(shí)令人驚訝。人類 的記憶并不可靠，而相比之下，一臺(tái)每微秒訪問(wèn)數(shù)千條項(xiàng)目的機(jī)器更能凸顯出優(yōu)勢(shì)。 “二戰(zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人。“二戰(zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人?！岸?zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人?！岸?zhàn)”結(jié)束以前，...

IBM在這場(chǎng)盛會(huì)上展示了多項(xiàng)令人印象深刻的技術(shù)。開(kāi)創(chuàng)性的手寫(xiě)識(shí)別計(jì)算機(jī)便是其中 之一，并被世博會(huì)官方手冊(cè)稱為“光學(xué)掃描和信息檢索”系統(tǒng)。在該系統(tǒng)的演示中，參觀者可 以在一張小卡片上親筆寫(xiě)下任意一個(gè)1851年后的歷史日期。然后，卡片入“光學(xué)字符讀 取器”，并在該設(shè)備中被轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式，然后再轉(zhuǎn)發(fā)給當(dāng)時(shí)的IBM 1460計(jì)算機(jī)系 統(tǒng)。隨后，計(jì)算機(jī)磁盤(pán)上一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的當(dāng)日重大新聞事件被打印在一張穿孔卡片 上，頗有紀(jì)念意義，也讓使用者驚嘆不已。 隨著智能家居的發(fā)展，人工智能助手將變成我們的管家。河北人工智能就業(yè)班193講解如今，人工智能的夢(mèng)想早已走出了影院與科幻小說(shuō)，進(jìn)入了人們的現(xiàn)...

20世紀(jì)70年 代，在波士頓召開(kāi)的一次會(huì)議上，一位研究者向媒體透露，只需5年時(shí)間，像沙基這樣的智 能機(jī)器人就將在家庭中普及。一位年輕的同事激動(dòng)地將他拉開(kāi)，并對(duì)他說(shuō)：“不要做這樣的 預(yù)測(cè)。以前有人這樣做招來(lái)了麻煩。你低估了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要花費(fèi)的時(shí)間。”這位研究者 想都沒(méi)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?！?人工智能工作者們并非一直這么激進(jìn)，但有很多人都有這樣的傾向。1965年，赫伯特·西 蒙稱，用不了20年，機(jī)器就能夠“完成人類能做的任何工作”。不久以后，馬文·明斯基補(bǔ)充 道：“我們這一代人能夠大體上解決創(chuàng)造人工智能的問(wèn)題?！彪S之而來(lái)的電網(wǎng)引入了大量的智能設(shè)備，創(chuàng)造了...

在某種程度上，由于所有這些技術(shù)現(xiàn)已存在，而且不僅存在于研究實(shí)驗(yàn)室中，而是幾乎 每個(gè)想要使用它們的人都能唾手可得，因此很難說(shuō)我們還沒(méi)有進(jìn)入人工智能時(shí)代。與我們?cè)?生活中為自己制定的許多虛無(wú)縹緲的目標(biāo)一樣，人工智能成為計(jì)算機(jī)科學(xué)的“夢(mèng)幻島”：一種總是潛伏在下一個(gè)轉(zhuǎn)角的虛空“假設(shè)”。 但是，如果因此就認(rèn)為人工智能自60年前誕生到現(xiàn)在一直在直線發(fā)展就大錯(cuò)特錯(cuò)了。在 開(kāi)始普及目前推動(dòng)人類重大進(jìn)步的大規(guī)?！吧疃葘W(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”前，我們必須對(duì)人工智能的歷 史有更多的了解。隨著技術(shù)日臻成熟，人工智能助手將像現(xiàn)實(shí)生活中的助手一樣打理我們的生活。北京人工智能就業(yè)方向前景排名人工智能的另一項(xiàng)新應(yīng)用成為人們解決問(wèn)題的工...

艾倫·圖靈是英國(guó)的數(shù)學(xué)家和密碼**?！岸?zhàn)”期間，他在英國(guó)布萊切利公園密碼破譯中 心擔(dān)任**密碼學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)，并提出了許多破譯德軍密碼的方法，其中就是發(fā)明了能夠破譯英格瑪（Enigma）密碼機(jī)設(shè)置的機(jī)電裝置。這使他在破譯截獲信息方面發(fā)揮了重要 作用。圖靈的一個(gè)重要理念就是通用圖靈機(jī)（Universal Turing Machine）。與其他擁有單一功 能的電腦相比，圖靈詮釋了如何通過(guò)閱讀磁帶上的分步說(shuō)明來(lái)使用電腦去完成多個(gè)任務(wù)。他 寫(xiě)道，電腦“實(shí)際上能夠作為其他機(jī)器的模型”。這就意味著沒(méi)必要在完成每項(xiàng)任務(wù)時(shí)使用不 同的機(jī)器。圖靈指出：“我們無(wú)須再為不同的任務(wù)制造不同的機(jī)器，只需對(duì)通用機(jī)進(jìn)行‘編 ...

人工智能很快就細(xì)分為不同專業(yè)，從1958年在英國(guó)密德薩斯的特丁頓國(guó)家物理實(shí)驗(yàn)室 召開(kāi)的“思維過(guò)程的機(jī)械化”會(huì)議就能看出這一點(diǎn)。達(dá)特茅斯會(huì)議召開(kāi)兩年后，人工智能 就已經(jīng)細(xì)分為多個(gè)領(lǐng)域，包括人工思維、字符和模式識(shí)別、學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、生物學(xué)、自動(dòng) 編程、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和辦公機(jī)械化。 接下來(lái)的一段時(shí)間成了傳統(tǒng)人工智能的黃金時(shí)期。新的領(lǐng)域?qū)映霾桓F，研究者們不斷取 得重要進(jìn)展，思考的機(jī)器也呼之欲出。由于有美國(guó)**部高級(jí)研究計(jì)劃局（ARPA）等資金支持，巨大的投資使研究沒(méi)有受到什么干擾。人工智能越來(lái)越擅長(zhǎng)以人類的方式進(jìn)行交流，并且在特定應(yīng)用程序中也展現(xiàn)了驚人的創(chuàng)造力。貴州人工智能就業(yè)方案關(guān)于我們?nèi)绾卧O(shè)想未來(lái)的故事...

DeepMind的人工智能可以玩的游戲并不只有《打磚塊》。它玩的游戲是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握極少信息的情況下還學(xué)會(huì)了其他48個(gè)游戲，包括拳擊模擬 器、武術(shù)游戲甚至是3D（三維）賽車游戲。然而，要想突破電子游戲的“微型世界”還有很長(zhǎng) 的路要走。但這仍是一項(xiàng)驚人的成就，為人工智能的下一步發(fā)展指明了方向。下一步發(fā)展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解決人工智能”。實(shí)現(xiàn)以自主學(xué)習(xí)的方式創(chuàng)建新的人工智能。驅(qū)動(dòng)人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到底歸誰(shuí)所有？黑龍江人工智能就業(yè)問(wèn)題介紹幸運(yùn)的是，杰夫·辛頓掀起了一場(chǎng)“非監(jiān)督式學(xué)習(xí)”的**，這種學(xué)習(xí)方式無(wú)須向計(jì)算機(jī)提 供任何標(biāo)...

在某種程度上，由于所有這些技術(shù)現(xiàn)已存在，而且不僅存在于研究實(shí)驗(yàn)室中，而是幾乎 每個(gè)想要使用它們的人都能唾手可得，因此很難說(shuō)我們還沒(méi)有進(jìn)入人工智能時(shí)代。與我們?cè)?生活中為自己制定的許多虛無(wú)縹緲的目標(biāo)一樣，人工智能成為計(jì)算機(jī)科學(xué)的“夢(mèng)幻島”：一種總是潛伏在下一個(gè)轉(zhuǎn)角的虛空“假設(shè)”。 但是，如果因此就認(rèn)為人工智能自60年前誕生到現(xiàn)在一直在直線發(fā)展就大錯(cuò)特錯(cuò)了。在 開(kāi)始普及目前推動(dòng)人類重大進(jìn)步的大規(guī)?！吧疃葘W(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”前，我們必須對(duì)人工智能的歷 史有更多的了解。搜索引擎的工作原理是用戶在多個(gè)網(wǎng)域內(nèi)提問(wèn)，然后引擎將返回多個(gè)它認(rèn)為能夠很好地回答這一問(wèn)題的網(wǎng)頁(yè)鏈接。湖南大專人工智能就業(yè)去向1964年，紐約...

DeepMind的人工智能可以玩的游戲并不只有《打磚塊》。它玩的游戲是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握極少信息的情況下還學(xué)會(huì)了其他48個(gè)游戲，包括拳擊模擬 器、武術(shù)游戲甚至是3D（三維）賽車游戲。然而，要想突破電子游戲的“微型世界”還有很長(zhǎng) 的路要走。但這仍是一項(xiàng)驚人的成就，為人工智能的下一步發(fā)展指明了方向。下一步發(fā)展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解決人工智能”。實(shí)現(xiàn)以自主學(xué)習(xí)的方式創(chuàng)建新的人工智能。與傳統(tǒng)人工智能不同 的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠處理規(guī)律性事物，還能夠處理規(guī)則以外的情況。四川人工智能就業(yè)方向哪些專業(yè)隨著感興趣的研究者越來(lái)越多，人工智能開(kāi)始...

西蒙的預(yù)測(cè)后來(lái)無(wú)望地落空了，但事實(shí)證明，有關(guān)紐約世博會(huì)的第二種表現(xiàn)就是：IBM 當(dāng)時(shí)并沒(méi)有錯(cuò)。盡管我們堅(jiān)持認(rèn)為人工智能尚未普及，但1964年令人驚掉下巴的三項(xiàng)技術(shù)如 今已司空見(jiàn)慣。光學(xué)掃描和信息檢索已演變成互聯(lián)網(wǎng)，讓我們?cè)谝凰查g獲得的信息比原本一 生可能獲得的信息還要多。雖然我們?nèi)匀粺o(wú)法預(yù)見(jiàn)未來(lái)，但是基于用戶不斷預(yù)測(cè)我們可能感 興趣的新聞故事、書(shū)籍或歌曲所生成的巨大數(shù)據(jù)集，我們正在人工智能方面取得巨大的進(jìn) 展。這種預(yù)測(cè)的連通性不僅限于傳統(tǒng)意義上的計(jì)算機(jī)，而且還通過(guò)大量智能傳感器和設(shè)備嵌 入到了周圍的設(shè)備、車輛和建筑中。在體力勞動(dòng)中，人類的血肉之軀就是一臺(tái)機(jī)器，新的機(jī)器出現(xiàn)時(shí)舊的就會(huì)被 淘汰。天...

研究者們承認(rèn)這些弱點(diǎn)的存在，并且將這些微型世界比作“一切事物都十分簡(jiǎn)單的仙 境，如果以現(xiàn)實(shí)世界為前提，那么有關(guān)這些事物的陳述從字面上看就都變成了錯(cuò)的”?？偟?來(lái)說(shuō)，人工智能一直在努力擺脫歧義性，但又缺少靈活抽象推理、數(shù)據(jù)計(jì)算和加工能力，而 人工智能恰恰需要這些能力來(lái)理解其所展示的內(nèi)容。任何沒(méi)有事先明確說(shuō)明的事物都有可能 造成恐慌。美國(guó)作家約瑟夫·坎貝爾（Joseph Campbell）嘲諷道，這種人工智能與《圣經(jīng)·舊 約》一樣，都是“規(guī)則太多，仁慈有限”。與傳統(tǒng)人工智能不同的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不再局 限于簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境。湖北python人工智能就業(yè)崗位約翰·麥卡錫將這一現(xiàn)象稱為人工智能的“看！不用...

把深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)想象成工廠的一條生產(chǎn)線，輸入原材料后，它們將隨著傳送帶 向下傳遞，后續(xù)的各個(gè)站點(diǎn)或?qū)訒?huì)分別提取不同的高級(jí)特性。下一層將根據(jù)相似像素的輪廓來(lái)確定圖中存在的所 有邊界之后，第三層將用來(lái)識(shí)別質(zhì)地和形狀等。到達(dá)第四層或第五層時(shí)，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)已 經(jīng)創(chuàng)建了復(fù)雜特性檢測(cè)器。這時(shí)，它就能夠了解4個(gè)輪子、擋風(fēng)玻璃和排氣管通常是同時(shí)出 現(xiàn)的，眼睛、鼻子和嘴也是同時(shí)出現(xiàn)的。它不知道是汽車和人臉都是什么樣的。深度 學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別的許多特性可能都和手頭的任務(wù)無(wú)關(guān)，但是其中有一些特性卻是和手頭任 務(wù)高度相關(guān)的。谷歌邁出了重要的一步，不僅能夠響應(yīng)查看請(qǐng)求，而且能夠前瞻性地預(yù)測(cè)用戶想要查看的信息。重慶計(jì)算機(jī)網(wǎng)...

人工智能的另一項(xiàng)新應(yīng)用成為人們解決問(wèn)題的工具。盡管人工智能擅長(zhǎng)推理，但研究人 員都知道，人工智能并不只有推理。為了創(chuàng)造出能夠在現(xiàn)實(shí)生活中解決問(wèn)題的人工智能，科 學(xué)家們認(rèn)為，他們需要一臺(tái)能夠?qū)⑼评砗椭R(shí)相結(jié)合的機(jī)器。例如，一臺(tái)應(yīng)用于神經(jīng)系統(tǒng)科 學(xué)的電腦必須像合格的神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家一樣，了解該學(xué)科的相關(guān)概念、事實(shí)、表述、研究方 法、模型、隱喻和其他方面。 這意味著程序員突然需要擔(dān)負(fù)起“知識(shí)工程師”的重任，他們必須充當(dāng)各領(lǐng)域**的角 色，并且將他們的知識(shí)提煉成計(jì)算機(jī)能夠讀取的規(guī)則，生成的程序被稱為“**系統(tǒng)”。谷歌邁出了重要的一步，不僅能夠響應(yīng)查看請(qǐng)求，而且能夠前瞻性地預(yù)測(cè)用戶想要查看的信息。湖北人工...

有關(guān)符號(hào)人工智能的哲學(xué)問(wèn)題開(kāi)始浮出水面。其中要數(shù)名為“中文房間”的思維 實(shí)驗(yàn)。美國(guó)哲學(xué)家約翰·希爾勒（John Searle）提出該思維實(shí)驗(yàn)，質(zhì)疑是否應(yīng)將機(jī)器處理符號(hào) 真正視為智能。 希爾勒提出，假設(shè)他被鎖在一個(gè)房間里，房間里有很多中國(guó)書(shū)法作品。他并不懂中文， 甚至無(wú)法將漢語(yǔ)與日語(yǔ)或其他毫無(wú)意義的字區(qū)分開(kāi)來(lái)。希爾勒在房間中發(fā)現(xiàn)了一套規(guī)則，這 些規(guī)則向他展示了一套與其他符號(hào)相對(duì)應(yīng)的符號(hào)。隨后，他被提問(wèn)，并通過(guò)將問(wèn)題符號(hào)和答 案符號(hào)相匹配來(lái)回答這些問(wèn)題。過(guò)了一會(huì)兒，希爾勒逐漸熟悉這項(xiàng)任務(wù)——盡管他仍然不清 楚自己操作的這些符號(hào)到底是什么。在過(guò)去的幾年里，機(jī)器能夠完成的事 越來(lái)越多。天津人工智能就業(yè)...

IBM在世博會(huì)上引人矚目的展示當(dāng)屬美國(guó)夫妻檔設(shè)計(jì)大師查爾斯（Charles）和蕾·伊姆 斯（Ray Eames）設(shè)計(jì)的巨蛋形展館。這顆飛艇般大小的“巨蛋”聳立在一片由45棵32英尺高 的幾何形金屬片樹(shù)木所構(gòu)成的“森林”中；14 000片灰色和綠色樹(shù)脂玻璃葉片展開(kāi)后形成一個(gè) 一英畝的碩大穹頂。興奮不已的世博會(huì)參觀者需要乘坐一臺(tái)液壓電梯進(jìn)入“巨蛋”，然 后可以坐在一個(gè)高科技放映廳內(nèi)觀看一段關(guān)于人工智能未來(lái)的視頻。一位激動(dòng)不已的評(píng)論者 借用IBM從19世紀(jì)20年代就開(kāi)始使用的品牌口號(hào)“Think”，這樣寫(xiě)道：“觀看著，思考著，并 且驚嘆著人類及其所創(chuàng)造的機(jī)器的奇妙智慧?！比斯ぶ悄芟到y(tǒng)將變得更加智能，...

西蒙的預(yù)測(cè)后來(lái)無(wú)望地落空了，但事實(shí)證明，有關(guān)紐約世博會(huì)的第二種表現(xiàn)就是：IBM 當(dāng)時(shí)并沒(méi)有錯(cuò)。盡管我們堅(jiān)持認(rèn)為人工智能尚未普及，但1964年令人驚掉下巴的三項(xiàng)技術(shù)如 今已司空見(jiàn)慣。光學(xué)掃描和信息檢索已演變成互聯(lián)網(wǎng)，讓我們?cè)谝凰查g獲得的信息比原本一 生可能獲得的信息還要多。雖然我們?nèi)匀粺o(wú)法預(yù)見(jiàn)未來(lái)，但是基于用戶不斷預(yù)測(cè)我們可能感 興趣的新聞故事、書(shū)籍或歌曲所生成的巨大數(shù)據(jù)集，我們正在人工智能方面取得巨大的進(jìn) 展。這種預(yù)測(cè)的連通性不僅限于傳統(tǒng)意義上的計(jì)算機(jī)，而且還通過(guò)大量智能傳感器和設(shè)備嵌 入到了周圍的設(shè)備、車輛和建筑中。人工智能的發(fā)展使日常工作的范圍變得更加廣闊。西藏人工智能就業(yè)發(fā)展趨勢(shì)研究者們...

工程師們之前一直對(duì)心理學(xué)形而上學(xué)的層面避而不談，但是他們都被一個(gè)概念深深吸 引，即人腦可能成為電腦。他們同樣開(kāi)始醉心于研究記憶、學(xué)習(xí)和推理，許多心理學(xué)家都將 其視為人工智能的基礎(chǔ)。激動(dòng)人心的是，他們同樣意識(shí)到，與人類相比，計(jì)算機(jī)具有潛在優(yōu) 勢(shì)。例如，ENIAC每分鐘能夠計(jì)算多達(dá)20 000次乘法，這樣的計(jì)算能力著實(shí)令人驚訝。人類 的記憶并不可靠，而相比之下，一臺(tái)每微秒訪問(wèn)數(shù)千條項(xiàng)目的機(jī)器更能凸顯出優(yōu)勢(shì)。 “二戰(zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人?！岸?zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人。“二戰(zhàn)”結(jié)束以前，“電腦”專指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人?！岸?zhàn)”結(jié)束以前，...

華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授普德羅·多明戈斯（Pedro Domingos）指出：“如果機(jī)器人掌握了人類除學(xué)習(xí)以外的所有能力，人類很快就會(huì)拋棄 它?！钡菑囊婚_(kāi)始就存在一種與人工智能的發(fā)展并行的觀點(diǎn)，這一觀點(diǎn)現(xiàn)在正觸發(fā)該領(lǐng)域 的諸多進(jìn)展。該人工智能學(xué)派不是將思維概念化，而是源于在電腦內(nèi)部建立大腦模型。該學(xué) 派不相信邏輯推理是獲取真理的比較好途徑，而是采用基于觀察和實(shí)驗(yàn)的實(shí) 證研究法。這類人工智能并非知識(shí)工程師的作品，而是屬于名為“機(jī)器學(xué)習(xí)者”的計(jì)算機(jī)科學(xué) 家領(lǐng)域谷歌盡力在詭異和有用之間取得平衡。陜西人工智能就業(yè)怎樣人工智能改變了其目標(biāo)，按比例縮減了一些大型任務(wù)，集中力量處理 那些通過(guò)采取措施就能夠...

像許多未來(lái)學(xué)家對(duì)技術(shù)的預(yù)測(cè)一樣，圖靈對(duì)未來(lái)非常樂(lè)觀，但并不過(guò)度樂(lè)觀。在21世 紀(jì)初期，與“智能”相關(guān)的技術(shù)以及“機(jī)器學(xué)習(xí)”已經(jīng)是很常見(jiàn)的話題，而這些概念在圖靈時(shí)代 曾使許多人感到匪夷所思。 如今，人工智能作為一門(mén)學(xué)科已經(jīng)誕生60年，它依然是人類重大、相當(dāng)有雄心的項(xiàng)目： 努力建造真正的會(huì)思考的機(jī)器。隨著時(shí)光的流逝，技術(shù)人員離實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)越來(lái)越近，未來(lái) 的一抹曙光也正在天際迅速明朗。 《人工智能》講述的正是這種熠熠生輝且近在咫尺的未來(lái)，隱藏在角落里的變化，以及 它們將如何長(zhǎng)久性地改變我們的生活。當(dāng)人工智能超越我們通常所說(shuō)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的限制并跟隨我們一起進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界時(shí)，到底會(huì)發(fā)生什么？江西北航人工智...

人工智能隨后遭遇的寒流比有過(guò)之而無(wú)不及。資本又一次迅速蒸發(fā)，助消 失得無(wú)影無(wú)蹤。在1987—1989年，美國(guó)**部高級(jí)研究計(jì)劃局將用于人工智能研究的預(yù)算縮 減了1/3。專業(yè)的人工智能雜志的廣告費(fèi)收入也大幅下降。美國(guó)人文與科學(xué)院官方期刊《代達(dá) 羅斯》（Daedalus）在1988年大膽發(fā)布了一期人工智能特刊，激怒了哲學(xué)家希拉里·普特南 （Hilary Putnam）。普特南寫(xiě)道：“現(xiàn)在有什么好大驚小怪的？為什么在《代達(dá)羅斯》上發(fā) 布一期特刊？為什么不等到人工智能真正取得一些進(jìn)展后再發(fā)布特刊？”整個(gè)科技界都能感 受到人工智能的寒流。美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)會(huì)員人數(shù)大幅減少，1996年驟減至4 000人，達(dá)...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在21世紀(jì)中葉迎來(lái)了又一次重大進(jìn)展。2005年，杰夫·辛頓在多倫多大學(xué)任教， 此前不久，他一直在英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院工作，在那里建立了蓋茨比計(jì)算神經(jīng)科學(xué)組。這時(shí)， 人們已經(jīng)清楚地認(rèn)識(shí)到，互聯(lián)網(wǎng)能夠生成大量數(shù)據(jù)集，這在10年前是想都不敢想的。如果說(shuō) 以前的研究人員面臨的問(wèn)題是沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行適當(dāng)?shù)挠?xùn)練，那么互聯(lián)網(wǎng)的興起則改善了這一狀況。如今，據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司等研究公司估測(cè)，目前網(wǎng)上在線數(shù)據(jù)量約為 4.4澤字節(jié)[1]。記者史蒂夫·洛爾（Steve Lohr）在其所著的極為有趣的《數(shù)據(jù)論》一書(shū)中指 出，如果能將這些數(shù)據(jù)輸入iPad Air（蘋(píng)果超薄平板電腦）中，那么產(chǎn)生的堆棧將能夠覆蓋 ...

有關(guān)符號(hào)人工智能的哲學(xué)問(wèn)題開(kāi)始浮出水面。其中要數(shù)名為“中文房間”的思維 實(shí)驗(yàn)。美國(guó)哲學(xué)家約翰·希爾勒（John Searle）提出該思維實(shí)驗(yàn)，質(zhì)疑是否應(yīng)將機(jī)器處理符號(hào) 真正視為智能。 希爾勒提出，假設(shè)他被鎖在一個(gè)房間里，房間里有很多中國(guó)書(shū)法作品。他并不懂中文， 甚至無(wú)法將漢語(yǔ)與日語(yǔ)或其他毫無(wú)意義的字區(qū)分開(kāi)來(lái)。希爾勒在房間中發(fā)現(xiàn)了一套規(guī)則，這 些規(guī)則向他展示了一套與其他符號(hào)相對(duì)應(yīng)的符號(hào)。隨后，他被提問(wèn)，并通過(guò)將問(wèn)題符號(hào)和答 案符號(hào)相匹配來(lái)回答這些問(wèn)題。過(guò)了一會(huì)兒，希爾勒逐漸熟悉這項(xiàng)任務(wù)——盡管他仍然不清 楚自己操作的這些符號(hào)到底是什么。人工智能正在改變就業(yè)市場(chǎng)。福建人工智能就業(yè)效應(yīng)華盛頓大學(xué)計(jì)算...