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(lèi)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，但人類(lèi)也可以共 享創(chuàng)造的財(cái)富。北京西電人工智能就業(yè)前景及薪酬
把深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)想象成工廠的一條生產(chǎn)線(xiàn)，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(chē)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。黑龍江人工智能就業(yè)班課程百度云沒(méi)有一個(gè)令人信服的理由能讓人相信我們?cè)谌斯ぶ悄軙r(shí)代不會(huì)遇到類(lèi)似的轉(zhuǎn)變。
地球雖然有大量的水，但并不是所有水都可以喝一樣，這些數(shù)據(jù)中好多都是 未標(biāo)記的。當(dāng)數(shù)據(jù)集較小時(shí)，研究人員可以將主要精力放在正確標(biāo)記所有數(shù)據(jù)上，這對(duì)訓(xùn)練 系統(tǒng)來(lái)說(shuō)更加有用。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加，研究人員就無(wú)法再這樣做。例如，2013年3 月，網(wǎng)絡(luò)相冊(cè)Flickr共有8 700萬(wàn)注冊(cè)用戶(hù)，他們每天上傳超過(guò)350萬(wàn)張新圖片。從理論上看， 這對(duì)那些想要建造一個(gè)能夠識(shí)別圖片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人們來(lái)說(shuō)是一個(gè)天大的好消息，但同樣也 提出了挑戰(zhàn)。正如我們所看到的，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單的方法就是向其展示大量圖片，然后 指出每張圖片都是什么。通過(guò)標(biāo)記圖片，訓(xùn)練員既提供了輸入（圖片），又提供了輸出（描 述）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以反向傳播，以糾正錯(cuò)誤。這就是我們所了解的“監(jiān)督式學(xué)習(xí)”。
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(lèi)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(lèi) 的記憶并不可靠，而相比之下，一臺(tái)每微秒訪(fǎng)問(wèn)數(shù)千條項(xiàng)目的機(jī)器更能凸顯出優(yōu)勢(shì)。 隨著人工智能變得更加智能，關(guān)注創(chuàng)造力和社交智能等人類(lèi)特性將變得更加重要。
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，谷歌將深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音識(shí)別程序嵌入安卓移動(dòng)平臺(tái)，錯(cuò)誤率與之前相比立刻下降了25%。人工智能系統(tǒng)給我們帶來(lái)的直接、真實(shí)的威脅是對(duì)我們工作的威脅。福建人工智能就業(yè)哪些單位工資多少
由于用戶(hù)數(shù)據(jù)由智能設(shè)備采集并用于城市規(guī)劃，因此可能面臨諸多相關(guān)挑戰(zhàn)。北京西電人工智能就業(yè)前景及薪酬
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(zhuān)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)到史 上比較低點(diǎn)。然而奇跡并沒(méi)有發(fā)生，人工智能的美夢(mèng)似乎就要破滅。北京西電人工智能就業(yè)前景及薪酬
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