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會了其他48個游戲，包括拳擊模擬 器、武術游戲甚至是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 的路要走。但這仍是一項驚人的成就，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”。實現(xiàn)以自主學習的方式創(chuàng)建新的人工智能。驅(qū)動人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到底歸誰所有？黑龍江人工智能就業(yè)問題介紹
幸運的是，杰夫·辛頓掀起了一場“非監(jiān)督式學習”的**，這種學習方式無須向計算機提 供任何標記。機器能夠訪問的只有輸入，無須解釋它看到的是什么。首先，這聽起來像是機 器無法通過這種方式學習。如果沒有得到明確的解釋，即使是智能的神經(jīng)網(wǎng)絡也不會知道 某物到底是什么。實際上，辛頓發(fā)現(xiàn)的是“非監(jiān)督式學習”可以用來訓練上層特征，而且每次 只能訓練一層。這一發(fā)現(xiàn)成為“深度學習”的催化劑，而“深度學習”就是當前人工智能**炙手 可熱的領域。北京關于人工智能就業(yè)文獻綜述文章從被動人工智能助手到主動人工智能助手。
20世紀80年代，電子游戲變得更加復雜，人工智能**也因此變得炙手可熱。人工智能 能夠運用簡單的規(guī)則模擬復雜的行為，這意味著電腦控制的人物也能有自己的想法。例如， 在《主題公園》（Theme Park）游戲中，人工智能實體（指具有智能的任何實體，包括智能 硬件和智能軟件）聚集在使用者建造的公園周圍，采取程序設計員從未明確標出過的路徑行 走。在某種意義上，電子游戲是傳統(tǒng)人工智能的天堂。如果人工智能只用于在射擊游戲中模 仿僵尸敵人，那么其行為是真的智能還是**表現(xiàn)得很智能這類問題就是毫無意義的。
西蒙的預測后來無望地落空了，但事實證明，有關紐約世博會的第二種表現(xiàn)就是：IBM 當時并沒有錯。盡管我們堅持認為人工智能尚未普及，但1964年令人驚掉下巴的三項技術如 今已司空見慣。光學掃描和信息檢索已演變成互聯(lián)網(wǎng)，讓我們在一瞬間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法預見未來，但是基于用戶不斷預測我們可能感 興趣的新聞故事、書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 展。這種預測的連通性不僅限于傳統(tǒng)意義上的計算機，而且還通過大量智能傳感器和設備嵌 入到了周圍的設備、車輛和建筑中。如今機器的任務是執(zhí)行認知勞動而不是參與認知勞動，在認知勞動中，機器將取代我 們的大腦，而非我們的身體。
1964年，紐約世界博覽會舉辦。在世博會期間，大約5 200萬人造訪了法拉盛草原650英 畝[1]的展館和公共空間。這場盛會展示了美國美好的現(xiàn)狀并預見了美國更加輝煌的未來：多 車道高速公路、耀眼的摩天大樓、自動人行道和水下社區(qū)一應俱全。在美國這樣的國家，即 使建造太空旅游度假村也并非遙不可及。因為只在5年后，美國就成功將人類送上了月 球。紐約的“建筑大師”羅伯特·摩西（Robert Moses）將1964年世博會稱為“人類進步的奧運 會”。工業(yè)**取得了重大進展以后，更大更高級的機器人拉開了智能**的序幕。海南人工智能就業(yè)班模板教程
搜索引擎的工作原理是用戶在多個網(wǎng)域內(nèi)提問，然后引擎將返回多個它認為能夠很好地回答這一問題的網(wǎng)頁鏈接。黑龍江人工智能就業(yè)問題介紹
人工智能玩電子游戲并沒有什么稀奇的。艾倫·圖靈早在 1947年就開發(fā)出了象棋程序，盡管當時的計算機不能運行這一程序。如今電子游戲的特 點是有大量非玩家控制角色，這一編程將簡單的規(guī)則結(jié)合起來產(chǎn)生復雜的行為。這樣看來， DeepMind的人工智能玩游戲又有什么特別的呢？ 針對這個問題的回答有兩個。一是DeepMind的人工智能會逐漸變得更加成熟。就像見證 孩子逐漸長大一樣，如果一直盯著計算機看，很難察覺到它的變化。然而，每隔50多次游戲 再看一下，效果是十分驚人的。開始的時候，DeepMind的人工智能在《打磚塊》游戲中的表 現(xiàn)簡直糟透了，簡單的擊球都做不好，而且它似乎并不清楚狀況，就好像是把PS4（索尼 第四代游戲主機）手柄交到90歲的老奶奶手里，并希望她立刻知道應該做什么一樣。雖然它 也會偶爾得分，但即使**樂觀的旁觀者也只能稱之為運氣。黑龍江人工智能就業(yè)問題介紹
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