神經網絡在21世紀中葉迎來了又一次重大進展。2005年，杰夫·辛頓在多倫多大學任教， 此前不久，他一直在英國倫敦大學學院工作，在那里建立了蓋茨比計算神經科學組。這時， 人們已經清楚地認識到，互聯網能夠生成大量數據集，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據來對系統進行適當的訓練，那么互聯網的興起則改善了這一狀況。如今，據國際數據公司等研究公司估測，目前網上在線數據量約為 4.4澤字節[1]。記者史蒂夫·洛爾（Steve Lohr）在其所著的極為有趣的《數據論》一書中指 出，如果能將這些數據輸入iPad Air（蘋果超薄平板電腦）中，那么產生的堆棧將能夠覆蓋 地球到月球距離的2/3。真正令人吃驚的是人工智能涉及領域的廣闊性。西藏人民大學人工智能就業出路

人工智能玩電子游戲并沒有什么稀奇的。艾倫·圖靈早在 1947年就開發出了象棋程序，盡管當時的計算機不能運行這一程序。如今電子游戲的特 點是有大量非玩家控制角色，這一編程將簡單的規則結合起來產生復雜的行為。這樣看來， DeepMind的人工智能玩游戲又有什么特別的呢？ 針對這個問題的回答有兩個。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，如果一直盯著計算機看，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。開始的時候，DeepMind的人工智能在《打磚塊》游戲中的表 現簡直糟透了，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）手柄交到90歲的老奶奶手里，并希望她立刻知道應該做什么一樣。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氣。西藏人民大學人工智能就業出路人工智能越來越擅長以人類的方式進行交流，并且在特定應用程序中也展現了驚人的創造力。

像許多未來學家對技術的預測一樣，圖靈對未來非常樂觀，但并不過度樂觀。在21世 紀初期，與“智能”相關的技術以及“機器學習”已經是很常見的話題，而這些概念在圖靈時代 曾使許多人感到匪夷所思。 如今，人工智能作為一門學科已經誕生60年，它依然是人類重大、相當有雄心的項目： 努力建造真正的會思考的機器。隨著時光的流逝，技術人員離實現這個目標越來越近，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。

辛頓實驗室的兩名成員喬治·達爾（George Dahl）和阿 卜杜勒–拉赫曼（Abdel-rahman Mohamed）迅速論證了該系統不僅能夠進行圖像 識別，還能夠進行語音識別。2009年，倆人將其新創建的語音識別神經網絡與已經使用了30 多年的行業標準工具放到一起一較高下，結果是，深度學習網絡獲得了勝利。這時，谷歌邀 請辛頓的一位博士生納瓦迪普·杰特列（Navdeep Jaitly）修補谷歌的語音識別算法。看了一 眼之后，他建議用深度神經網絡取代整個系統。盡管一開始持懷疑態度，但杰特列的老板還是同意讓他嘗試一下。事實證明，新的程序比谷歌精心調試數年的系統表現還要出色。2012 年，谷歌將深度學習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%。盡管人工智能的技術進步確實取代了一些工作， 但同時也創造了新的工作。

將人工智能設定為關注生活中更復雜的事物，而排除對相對普通任務的關注，這可能與 研究人工智能的人有關。在許多案例中，堪稱“天才”的科學家們能夠控制象棋或布爾邏輯 （Boolean Logic）的微小細節，卻缺少現實生活中的常識。有一則眾所周知的趣聞：麻省理 工學院一個名為西蒙·派珀特（Seymour Papert）的研究人員有一次將他的妻子忘在了紐約機 場。當他意識到妻子沒有陪在他身邊時，飛機正在跨越大西洋。約翰·麥卡錫十分頑強地面對 具有挑戰性的問題，但是卻因為經常忘記為資助他的各類機構填寫進程報告而招致許多麻 煩。在未來的幾年里，人工智能助手將進一步走進我們的生活。西藏人民大學人工智能就業出路

工業 **中，人力勞動被能源所取代，但工業**又受到能源或質能保護法的限制。西藏人民大學人工智能就業出路

如今，大部分進展會讓人不禁緬懷過去的科技進步。在“更大、更高、更重”的雄偉 壯闊中，這些進步完成了與過去時代的對話。那個時代對當年的世博會參觀者還是個未知 數，而如今卻即將走向終結。工業時代逐漸淡出，被個人電腦的信息時代所取代。對 于那些1964年以后出生的孩子來說，數字將代替他們工程師夢想中的鉚釘。蘋果公司的史蒂 夫·喬布斯在紐約世博會舉辦那年只有9歲，谷歌聯合創始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林在紐約 世博會舉辦近10年后才出生，而Facebook（臉譜網）的馬克·扎克伯格則在紐約世博會舉辦20 年后才來到這個世界。西藏人民大學人工智能就業出路

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