神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在21世紀中葉迎來了又一次重大進展。2005年，杰夫·辛頓在多倫多大學(xué)任教， 此前不久，他一直在英國倫敦大學(xué)學(xué)院工作，在那里建立了蓋茨比計算神經(jīng)科學(xué)組。這時， 人們已經(jīng)清楚地認識到，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 以前的研究人員面臨的問題是沒有足夠的數(shù)據(jù)來對系統(tǒng)進行適當?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)國際數(shù)據(jù)公司等研究公司估測，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》一書中指 出，如果能將這些數(shù)據(jù)輸入iPad Air（蘋果超薄平板電腦）中，那么產(chǎn)生的堆棧將能夠覆蓋 地球到月球距離的2/3。隨著智能家居的發(fā)展，人工智能助手將變成我們的管家。河北科技大學(xué)人工智能就業(yè)
約翰·麥卡錫將這一現(xiàn)象稱為人工智能的“看！不用手也行！”時代，這一時代成功喚起了 青少年的熱情和勇氣。在之后的十多年里，研究者們應(yīng)對了眾多挑戰(zhàn)，并反駁了“沒有機器 能夠做到X”這樣一個假設(shè)。含義取決于提問者是誰。一位研究者曾經(jīng)編寫了一套 國際跳棋程序，該程序能夠打敗大多數(shù)業(yè)余選手，包括編程者自己。另一項突破是感知人工 智能，它能夠在一個使用機器人手的桌面上重新排列不同形狀的彩色模塊：這無疑是計算機 視覺方面的一項壯舉。河北科技大學(xué)人工智能就業(yè)如今機器的任務(wù)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。
IBM在這場盛會上展示了多項令人印象深刻的技術(shù)。開創(chuàng)性的手寫識別計算機便是其中 之一，并被世博會官方手冊稱為“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下任意一個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)給當時的IBM 1460計算機系 統(tǒng)。隨后，計算機磁盤上一個大型數(shù)據(jù)庫中存儲的當日重大新聞事件被打印在一張穿孔卡片 上，頗有紀念意義，也讓使用者驚嘆不已。一張保存下來的穿孔卡片上如是寫道：
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)的各個站點或?qū)訒謩e提取不同的高級特性。下一層將根據(jù)相似像素的輪廓來確定圖中存在的所 有邊界之后，第三層將用來識別質(zhì)地和形狀等。到達第四層或第五層時，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)已 經(jīng)創(chuàng)建了復(fù)雜特性檢測器。這時，它就能夠了解4個輪子、擋風(fēng)玻璃和排氣管通常是同時出 現(xiàn)的，眼睛、鼻子和嘴也是同時出現(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)能夠識別的許多特性可能都和手頭的任務(wù)無關(guān)，但是其中有一些特性卻是和手頭任 務(wù)高度相關(guān)的。隨著技術(shù)日臻成熟，人工智能助手將像現(xiàn)實生活中的助手一樣打理我們的生活。
在眾多挑戰(zhàn)的重重包圍之下，傳統(tǒng)人工智能開始出現(xiàn)問題。從20世紀70年代開始，隨著 之前幾十年人們對人工智能樂觀態(tài)度的逐漸消散，人們對該領(lǐng)域的熱情也漸漸冷卻下來。大 幅縮減的預(yù)算使其遭遇了“人工智能的冬天”，而這樣的情況不止一次發(fā)生。在美國，就 連可愛的機器人沙基計劃都被叫停，因為美國**部意識到，其出錢資助的機器人項目并不 能創(chuàng)造出他們需要的機器人間諜“詹姆斯·邦德”。暫且不說間諜這一點，沙基在戰(zhàn)場上甚至無 法發(fā)揮常規(guī)**的作用！真正令人吃驚的是人工智能涉及領(lǐng)域的廣闊性。遼寧人工智能就業(yè)前景工資
操作引擎則是通過智能實體來找出解決 問題的方案。河北科技大學(xué)人工智能就業(yè)
人工智能很快就細分為不同專業(yè)，從1958年在英國密德薩斯的特丁頓國家物理實驗室 召開的“思維過程的機械化”會議就能看出這一點。達特茅斯會議召開兩年后，人工智能 就已經(jīng)細分為多個領(lǐng)域，包括人工思維、字符和模式識別、學(xué)習(xí)、機器翻譯、生物學(xué)、自動 編程、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和辦公機械化。 接下來的一段時間成了傳統(tǒng)人工智能的黃金時期。新的領(lǐng)域?qū)映霾桓F，研究者們不斷取 得重要進展，思考的機器也呼之欲出。由于有美國**部高級研究計劃局（ARPA）等資金支持，巨大的投資使研究沒有受到什么干擾。河北科技大學(xué)人工智能就業(yè)
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