人工智能改變了其目標(biāo)，按比例縮減了一些大型任務(wù)，集中力量處理 那些通過采取措施就能夠解決的問題。其中的一個(gè)例子就是電子游戲領(lǐng)域。人工智能從一開 始就與電子游戲聯(lián)系在一起，那時(shí)艾倫·圖靈和克勞德·香農(nóng)曾嘗試打造一個(gè)自動(dòng)象棋手。在 當(dāng)時(shí)的情況下，象棋就是一個(gè)微觀世界，用來演示那些后來應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)世界的智能行為。電 子游戲就是他們的目標(biāo)。 人工智能研究不只需要研究者的技能，還可以創(chuàng)造一定的收益。在莫斯科的蘇聯(lián)科學(xué) 院計(jì)算機(jī)中心工作的28歲人工智能研究員阿列克謝·帕基特諾夫（Alexey Pajitnov）就是受益 人之一。谷歌盡力在詭異和有用之間取得平衡。河北馬化騰人工智能就業(yè)
現(xiàn)在游戲中的球拍能夠在屏幕上左右移動(dòng)：即使不 是持續(xù)得分，也可謂能夠輕松得分。再經(jīng)過數(shù)百次游戲，游戲中的人工智簡(jiǎn)直如同《星球大 戰(zhàn)4：新希望》結(jié)束時(shí)的天行者盧克（Luke Skywalker）中的尼奧（Neo）一 樣，懶散地?fù)羟?，毫不費(fèi)力。所有無關(guān)的動(dòng)作都消失了，而且它產(chǎn)生了清晰的策略。 令DeepMind的人工智能具有重要意義的另一個(gè)原因是，它不需要進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練。傳統(tǒng) 人工智能的原則是必須將規(guī)則預(yù)先載入系統(tǒng)，這就像是老師在學(xué)生參加考試前會(huì)依次教 他們問題的答案一樣。DeepMind的人工智能與眾不同之處在于，它能夠自主學(xué)習(xí)，甚至無須 告訴它應(yīng)該怎樣做。它所需要接入的就是構(gòu)成《打磚塊》游戲每一幀的30 000個(gè)像素點(diǎn)和屏 幕上的選手得分。其他需要做的事，就是給它輸入得分比較大化的指令。之后，人工智能就可 以隨著游戲的進(jìn)展獲得游戲“規(guī)則”，然后逐漸形成能夠改善其表現(xiàn)的策略。貴州人工智能就業(yè)方向發(fā)展方向與傳統(tǒng)人工智能不同 的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠處理規(guī)律性事物，還能夠處理規(guī)則以外的情況。
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(huì)被精確度高于人類的現(xiàn)代人臉識(shí)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(guó)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(huì)對(duì)此贊嘆不已。
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 的記憶并不可靠，而相比之下，一臺(tái)每微秒訪問數(shù)千條項(xiàng)目的機(jī)器更能凸顯出優(yōu)勢(shì)。 真正令人吃驚的是人工智能涉及領(lǐng)域的廣闊性。
有關(guān)符號(hào)人工智能的哲學(xué)問題開始浮出水面。其中要數(shù)名為“中文房間”的思維 實(shí)驗(yàn)。美國(guó)哲學(xué)家約翰·希爾勒（John Searle）提出該思維實(shí)驗(yàn)，質(zhì)疑是否應(yīng)將機(jī)器處理符號(hào) 真正視為智能。 希爾勒提出，假設(shè)他被鎖在一個(gè)房間里，房間里有很多中國(guó)書法作品。他并不懂中文， 甚至無法將漢語(yǔ)與日語(yǔ)或其他毫無意義的字區(qū)分開來。希爾勒在房間中發(fā)現(xiàn)了一套規(guī)則，這 些規(guī)則向他展示了一套與其他符號(hào)相對(duì)應(yīng)的符號(hào)。隨后，他被提問，并通過將問題符號(hào)和答 案符號(hào)相匹配來回答這些問題。過了一會(huì)兒，希爾勒逐漸熟悉這項(xiàng)任務(wù)——盡管他仍然不清 楚自己操作的這些符號(hào)到底是什么。隨著新技術(shù)的問世，社會(huì)上現(xiàn)有工作的數(shù)量、類型和組成都 要發(fā)生改變以適應(yīng)新技術(shù)。吉林人工智能就業(yè)薪資排名
工業(yè)**取得了重大進(jìn)展以后，更大更高級(jí)的機(jī)器人拉開了智能**的序幕。河北馬化騰人工智能就業(yè)
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(shì)所趨。在達(dá)特茅斯會(huì)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(cè)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”。河北馬化騰人工智能就業(yè)
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