像許多未來學(xué)家對技術(shù)的預(yù)測一樣，圖靈對未來非常樂觀，但并不過度樂觀。在21世 紀(jì)初期，與“智能”相關(guān)的技術(shù)以及“機(jī)器學(xué)習(xí)”已經(jīng)是很常見的話題，而這些概念在圖靈時(shí)代 曾使許多人感到匪夷所思。 如今，人工智能作為一門學(xué)科已經(jīng)誕生60年，它依然是人類重大、相當(dāng)有雄心的項(xiàng)目： 努力建造真正的會思考的機(jī)器。隨著時(shí)光的流逝，技術(shù)人員離實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)越來越近，未來 的一抹曙光也正在天際迅速明朗。 《人工智能》講述的正是這種熠熠生輝且近在咫尺的未來，隱藏在角落里的變化，以及 它們將如何長久性地改變我們的生活。當(dāng)人工智能超越我們通常所說的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的限制并跟隨我們一起進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界時(shí)，到底會發(fā)生什么？江西北航人工智能就業(yè)前景

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?qū)＜业慕?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“專家系統(tǒng)”。遼寧人工智能就業(yè)限制機(jī)器已不再是提高人工勞動生產(chǎn)率的簡單工具，而是已經(jīng)變成了可以工作 的“人”。

IBM在這場盛會上展示了多項(xiàng)令人印象深刻的技術(shù)。開創(chuàng)性的手寫識別計(jì)算機(jī)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(dāng)時(shí)的IBM 1460計(jì)算機(jī)系 統(tǒng)。隨后，計(jì)算機(jī)磁盤上一個大型數(shù)據(jù)庫中存儲的當(dāng)日重大新聞事件被打印在一張穿孔卡片 上，頗有紀(jì)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：

將人工智能設(shè)定為關(guān)注生活中更復(fù)雜的事物，而排除對相對普通任務(wù)的關(guān)注，這可能與 研究人工智能的人有關(guān)。在許多案例中，堪稱“天才”的科學(xué)家們能夠控制象棋或布爾邏輯 （Boolean Logic）的微小細(xì)節(jié)，卻缺少現(xiàn)實(shí)生活中的常識。有一則眾所周知的趣聞：麻省理 工學(xué)院一個名為西蒙·派珀特（Seymour Papert）的研究人員有一次將他的妻子忘在了紐約機(jī) 場。當(dāng)他意識到妻子沒有陪在他身邊時(shí)，飛機(jī)正在跨越大西洋。約翰·麥卡錫十分頑強(qiáng)地面對 具有挑戰(zhàn)性的問題，但是卻因?yàn)榻?jīng)常忘記為資助他的各類機(jī)構(gòu)填寫進(jìn)程報(bào)告而招致許多麻 煩。隨著我們的環(huán)境越來越智能，我們將進(jìn)入一個持續(xù)地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評估的時(shí)代。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在21世紀(jì)中葉迎來了又一次重大進(jìn)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(jì)算神經(jīng)科學(xué)組。這時(shí)， 人們已經(jīng)清楚地認(rèn)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(jìn)行適當(dāng)?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。人工智能系統(tǒng)給我們帶來的直接、真實(shí)的威脅是對我們工作的威脅。浙江深大人工智能就業(yè)前景

本質(zhì)上來講，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以類比的方式進(jìn)行思考，這一點(diǎn)是傳統(tǒng)人工智能無法企及的。江西北航人工智能就業(yè)前景

辛頓實(shí)驗(yàn)室的兩名成員喬治·達(dá)爾（George Dahl）和阿 卜杜勒–拉赫曼（Abdel-rahman Mohamed）迅速論證了該系統(tǒng)不僅能夠進(jìn)行圖像 識別，還能夠進(jìn)行語音識別。2009年，倆人將其新創(chuàng)建的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與已經(jīng)使用了30 多年的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工具放到一起一較高下，結(jié)果是，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)獲得了勝利。這時(shí)，谷歌邀 請辛頓的一位博士生納瓦迪普·杰特列（Navdeep Jaitly）修補(bǔ)谷歌的語音識別算法。看了一 眼之后，他建議用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代整個系統(tǒng)。盡管一開始持懷疑態(tài)度，但杰特列的老板還是同意讓他嘗試一下。事實(shí)證明，新的程序比谷歌精心調(diào)試數(shù)年的系統(tǒng)表現(xiàn)還要出色。2012 年，谷歌將深度學(xué)習(xí)語音識別程序嵌入安卓移動平臺，錯誤率與之前相比立刻下降了25%。江西北航人工智能就業(yè)前景

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