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。隨著智能家居的發展，人工智能助手將變成我們的管家。河北科技大學人工智能就業

約翰·麥卡錫將這一現象稱為人工智能的“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，研究者們應對了眾多挑戰，并反駁了“沒有機器 能夠做到X”這樣一個假設。含義取決于提問者是誰。一位研究者曾經編寫了一套 國際跳棋程序，該程序能夠打敗大多數業余選手，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。河北科技大學人工智能就業如今機器的任務是執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。開創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“光學掃描和信息檢索”系統。在該系統的演示中，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“光學字符讀 取器”，并在該設備中被轉換成數字格式，然后再轉發給當時的IBM 1460計算機系 統。隨后，計算機磁盤上一個大型數據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：

把深度學習網絡想象成工廠的一條生產線，輸入原材料后，它們將隨著傳送帶 向下傳遞，后續的各個站點或層會分別提取不同的高級特性。下一層將根據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地和形狀等。到達第四層或第五層時，深度學習網絡已 經創建了復雜特性檢測器。這時，它就能夠了解4個輪子、擋風玻璃和排氣管通常是同時出 現的，眼睛、鼻子和嘴也是同時出現的。它不知道是汽車和人臉都是什么樣的。深度 學習網絡能夠識別的許多特性可能都和手頭的任務無關，但是其中有一些特性卻是和手頭任 務高度相關的。隨著技術日臻成熟，人工智能助手將像現實生活中的助手一樣打理我們的生活。

在眾多挑戰的重重包圍之下，傳統人工智能開始出現問題。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度的逐漸消散，人們對該領域的熱情也漸漸冷卻下來。大 幅縮減的預算使其遭遇了“人工智能的冬天”，而這樣的情況不止一次發生。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，沙基在戰場上甚至無 法發揮常規**的作用！真正令人吃驚的是人工智能涉及領域的廣闊性。遼寧人工智能就業前景工資

操作引擎則是通過智能實體來找出解決 問題的方案。河北科技大學人工智能就業

人工智能很快就細分為不同專業，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 就已經細分為多個領域，包括人工思維、字符和模式識別、學習、機器翻譯、生物學、自動 編程、產業規劃和辦公機械化。 接下來的一段時間成了傳統人工智能的黃金時期。新的領域層出不窮，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。河北科技大學人工智能就業

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