圖靈并不是特別關心機器能否真正思考這一形而上學的問題。在其1950年發(fā)表的文 章《計算機與智能》中,圖靈稱這一問題“毫無意義,不值得討論”。而他對另一個問題則十 分感興趣,那就是如何讓機器完成那些人類能夠完成的活動,以顯示它們是智能的。麻省理 工學院心理分析學家兼計算機研究員雪莉·特克爾(Sherry Turkle)說的“我們應當取計算機 的‘邊值’”指的就是這一點。然而,即使有這一附加條件,聊天機器人仍舊無法做到讓我們堅 定地誤認為其為人類,就像我和Mitsuku的對話所證明的那樣。關于人工智能的就業(yè)方向?江蘇人工智能培訓機構中國
在2011年iPhone 4s發(fā)布之時,Siri的早期評論都是積極的。然而,隨著時間的推進,問題 也逐漸暴露出來。尷尬的是,數(shù)十年前就已經(jīng)離開蘋果的聯(lián)合創(chuàng)始人史蒂夫·沃茲尼亞克直言 不諱地指責這項服務,稱Siri的蘋果版本似乎不如第三方的Siri應用智能。他說,初代Siri令他心服口服之處在于,它能夠正確地回答類似于“加利福尼亞州比較大的五個湖是哪幾 個”和“比87大的質(zhì)數(shù)有哪些”這樣的問題。現(xiàn)在,如果問加利福尼亞州比較大的五個湖是哪幾 個,得到的答案只有和湖濱房產(chǎn)有關的鏈接。而詢問與質(zhì)數(shù)有關的問題,得到的答案都是賣 上等牛肋排的飯店。很明顯,目前的Siri需要進一步改進。西藏人工智能培訓機構知乎產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會帶動人工智能的發(fā)展。
如果人工智能的目標是建造可以模仿人類智能的機器,那么擁有抽象思維能力明顯就 是第二步了。”就像上一章所提到的大多數(shù)應用軟件一樣,計算機科學與人工智能實驗室的 項目是深度學習運轉(zhuǎn)中一個令人印象深刻的案例。但是人們對它的使用方式有著不同的詮 釋。比如,城市規(guī)劃者可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡查明城市各個部分的需求詳情,如哪里需要投資, 哪里需要建立醫(yī)院或?qū)W校但不是現(xiàn)在建立(神經(jīng)網(wǎng)絡的另一個用途)。與此同時,汽車公司 可以利用同樣的技術自動控制車門來鎖定你的汽車,或當你需要時為你提供一條備選路線。
官馬克·扎克伯格他在Facebook上發(fā)布了一條狀態(tài):“2016年,我個人面臨的挑戰(zhàn)是創(chuàng)造一個簡單的人工智 能,讓它來管理我的家并協(xié)助我工作?!彼梦覀兩磉叺牧餍形幕e了一個例子:“你可以把 它想象成《鋼鐵俠》(Iron Man)中的賈維斯(J.A.R.V.I.S.)?!?這是一個大膽的宣言,截止到這本書完成的時候,我們尚未看到結(jié)果。扎克伯格 的“個人挑戰(zhàn)提出了一個不能惠及大眾的新年計劃。畢竟,將其計劃比作《鋼鐵俠》中 的人工智能管家賈維斯,這就像將虛構作品中的億萬富翁托尼·斯塔克(Tony Stark)作為現(xiàn) 實生活中的億萬富翁的參照一樣。這也有點像埃隆·馬斯克(Elon Musk)宣布他計劃用自己 的財富來建造《星際迷航》中聯(lián)邦星艦“進取號”的全自動版本。市場對于人工智能產(chǎn)品的呼聲也越來越高。
德烏斯托大學“智能、語義和安全實驗室”研究員卡洛斯·勞爾登(Carlos Laorden)說 道:“Negobot的任務就是設法抓到那些狡猾的、有戀童癖的人。他們通常會通過長達數(shù)月的 交談來迷惑受害人。因此需要花費大量時間對這些聊天室進行監(jiān)督。而創(chuàng)造Negobot的設想 就是使其在一段持續(xù)的時間內(nèi)模擬人類對話,而不是模仿幾分鐘?!?卡洛斯·勞爾登從事的工作是編寫過濾垃圾郵件的程序,這是一個傳統(tǒng)的機器學習問 題。通過利用相關語言,在線找出并隔離惡意行為,他提出了實現(xiàn)這一目標的**的現(xiàn)實 版本。通過編程語言將各種算法應用到計算機程序中,從而實現(xiàn)機器可執(zhí)行的人工智能的程序。北京馬士兵人工智能培訓機構
未來人工智能的就業(yè)和發(fā)展前景都是非常值得期待的。江蘇人工智能培訓機構中國
2015年1月,谷歌董事會執(zhí)行埃里克·施密特在瑞士達沃斯世界經(jīng)濟論壇發(fā)言對當時有很大的影響。當被問及對互聯(lián)網(wǎng)未來的看法時,施密特答道:“我的答案非常簡單:互聯(lián)網(wǎng) 將會消失?!?當然,這個答案一點都不簡單。初聽起來,這有點像蘋果首席執(zhí)行官蒂姆·庫克向員工的 講話:他們應該放下智能手機,并與朋友面對面地交談。或者像電影工作室的老板所說:電 影千篇一律,人們應該多些時間閱讀或散步。實際上,施密特說的與此毫不相干。恰恰相 反,他已經(jīng)觀察到,近些年來,技術已經(jīng)變得更加智能而且無處不在。在1991年,硅谷傳奇實驗室施樂帕克研究所(Xerox PARC)首席技術** 馬克·韋澤(Mark Weiser)就曾寫過一篇名為“無處不在的計算”的文章。文章開頭是這樣 的:“影響**深遠的技術是那些消失的技術。它們將自己融入日常生活之中,以至我們無可 分辨?!苯K人工智能培訓機構中國
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