表現不俗的傳統人工智能怎么了 ？當人們走近紐約世博會時，首先映入眼簾的是一個閃閃發光的不銹鋼球體，這就是巨型 地球儀（Unisphere），它足足有十二層樓那么高。幾十座噴泉環繞在巨型地球儀周圍，朝著 紐約皇后區法拉盛草原可樂娜公園的空中噴射出晶瑩的水柱。在不同時間段，身穿 由美軍研發的火箭樣式道具服的演員會飛過巨大的球體，展示出人類戰勝一切挑戰的能力。知識網絡時代，在全球多樣化、個性化、定制式市場需求的推動下，在萬物互 聯、大數據、云計算等信息·物理·計算環境的支持下，人工智能技術與制造服務深度融合創 新發展與產業化速度將愈加快捷迅猛。如果人工智能的目標是建造可以模仿人類智能的機器，那么擁有抽象思維能力明顯就 是第二步了。云南桂電人工智能就業

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。貴州學人工智能就業前景操作引擎則是通過智能實體來找出解決 問題的方案。

神經網絡在人工智能領域具有重要地位，但在過去許多年里，它都是被忽視 的；它被視作真正人工智能的“異父兄弟”。正如20世紀80年代進入這一領域的研究人員 戴維·艾克利（David Ackley）所說：“我們接觸到神經網絡時，人們并未將其視作人工智 能。于是，我們被人工智能拒之門外。當時，人們認為人工智能是與符號相關的。它所涉及 的是生產系統、**系統等。進入卡內基–梅隆大學讀研究生時，我已經十分厭倦與傳統的 符號化的計算機相關的事物……我似乎對推理的關注過多，而對判斷的關注太少。”

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。

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。

艾倫·圖靈是英國的數學家和密碼**?！岸稹逼陂g，他在英國布萊切利公園密碼破譯中 心擔任**密碼學校的領導，并提出了許多破譯德軍密碼的方法，其中就是發明了能夠破譯英格瑪（Enigma）密碼機設置的機電裝置。這使他在破譯截獲信息方面發揮了重要 作用。圖靈的一個重要理念就是通用圖靈機（Universal Turing Machine）。與其他擁有單一功 能的電腦相比，圖靈詮釋了如何通過閱讀磁帶上的分步說明來使用電腦去完成多個任務。他 寫道，電腦“實際上能夠作為其他機器的模型”。這就意味著沒必要在完成每項任務時使用不 同的機器。圖靈指出：“我們無須再為不同的任務制造不同的機器，只需對通用機進行‘編 程’即可完成這些任務?！比缃駲C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。廣西人工智能就業方向的視頻

在未來的幾年里，人工智能助手將進一步走進我們的生活。云南桂電人工智能就業

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。云南桂電人工智能就業

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