人工智能由統(tǒng)計(jì)學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家和理論物理學(xué)家開創(chuàng)的概率模型主導(dǎo)，大 部分基于所謂的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（或者計(jì)算術(shù)語中所說的“神經(jīng)網(wǎng)”）來運(yùn)行，該網(wǎng)絡(luò)的功能與人 腦近似。信息在人腦中以神經(jīng)元電子放電模式存在。人腦中約有1 000億個(gè)神經(jīng)元，大約和銀 河系中的星星一樣多。記憶是通過加強(qiáng)不同神經(jīng)元共同放電而形成的：這一過程被稱作“長 時(shí)程增強(qiáng)”。盡管我們尚須建立一個(gè)與人腦一樣復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（下一章將詳細(xì)介紹），但 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為創(chuàng)造記憶和學(xué)習(xí)借用了人腦的機(jī)制。人腦與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本的不同在于，人 腦中的長時(shí)程增強(qiáng)是一個(gè)生物化學(xué)過程，而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，學(xué)習(xí)是通過修改其自身代碼，以 在復(fù)雜或不明朗的情況下，找到輸入和輸出之間或者原因和結(jié)果之間的聯(lián)系而發(fā)生的。驅(qū)動人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到底歸誰所有？江西人工智能就業(yè)局限
如今，人工智能的夢想早已走出了影院與科幻小說，進(jìn)入了人們的現(xiàn)實(shí)生活。人工智能 可以駕駛汽車，通過觀看視頻網(wǎng)站YouTube就能學(xué)會施展復(fù)雜的技能，在不同 語種間任意切換，它比我們更加精確地識別人臉，以及創(chuàng)立原始的假設(shè)從而發(fā)現(xiàn)疾病的 新藥。而這只是是個(gè)開端?！度斯ぶ悄堋分v述的是人工智能的進(jìn)化之旅及其對人類的意義。在閱讀這本書的過程 中，我們將遇到假裝有孌童癖的計(jì)算機(jī)、會跳舞的真空吸塵器、會下棋的人工智能以及旨在 與死后的人進(jìn)行對話而被上傳了個(gè)人意識的計(jì)算機(jī)。江西人工智能就業(yè)局限人工智能已經(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)人員擅長的。
福爾摩斯木偶劇旨在展示通過計(jì)算機(jī)邏輯可以完成多種任務(wù)的方式。我們的計(jì)算機(jī)邏輯 方法已經(jīng)在某種程度上做出了改變，但是在查看兩張照片并且判斷照片中是否為同一人時(shí)， 福爾摩斯可能還是會被精確度高于人類的現(xiàn)代人臉識別算法所折服。福爾摩斯的創(chuàng)造者、作 家柯南·道爾（Conan Doyle）是一位畢業(yè)于愛丁堡大學(xué)（如今是英國前列人工智能院校之 一）的專業(yè)醫(yī)生。如果他看到疾病診斷效率高過許多人類醫(yī)生的人工智能Modernizing Medicine（現(xiàn)代化醫(yī)療），也很可能會對此贊嘆不已。
隨著感興趣的研究者越來越多，人工智能開始細(xì)分為不同的領(lǐng)域，這意味著人們探索的 范圍開始變得更加廣闊。從某種意義上來說，這一現(xiàn)象是大勢所趨。在達(dá)特茅斯會議上，人 們發(fā)現(xiàn)，就連為各自的新領(lǐng)域取一個(gè)大家都認(rèn)同的名字都十分困難。約翰·麥卡錫力薦“閃光 探測人工智能”，但卻并不能令其他人信服。另一位名為亞瑟·塞繆爾（Arthur Samuel）的研 究者認(rèn)為這個(gè)名字聽起來很“做作”，而艾倫·紐厄爾（Alan Newell）和赫伯特·西蒙則立即又 將其作品重新命名為“復(fù)雜信息編程”。從智能手機(jī)到平板電腦，再到我們的臺式機(jī)和電視機(jī)機(jī)頂盒，它 們已經(jīng)取得了很大的飛躍。
人工智能的另一項(xiàng)新應(yīng)用成為人們解決問題的工具。盡管人工智能擅長推理，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)生活中解決問題的人工智能，科 學(xué)家們認(rèn)為，他們需要一臺能夠?qū)⑼评砗椭R相結(jié)合的機(jī)器。例如，一臺應(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)”。與傳統(tǒng)人工智能不同的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不再局 限于簡單的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境。江西人工智能就業(yè)局限
智能設(shè)備漸漸成為生活的必需品。江西人工智能就業(yè)局限
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(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)不能運(yùn)行這一程序。如今電子游戲的特 點(diǎn)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(fù)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(gè)問題的回答有兩個(gè)。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(jì)算機(jī)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(shí)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(jī)）手柄交到90歲的老奶奶手里，并希望她立刻知道應(yīng)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(yùn)氣。江西人工智能就業(yè)局限
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