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貴州人工智能就業(yè)的原因

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2021-09-17

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(kāi)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(lèi)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(lèi) 的記憶并不可靠,而相比之下,一臺(tái)每微秒訪問(wèn)數(shù)千條項(xiàng)目的機(jī)器更能凸顯出優(yōu)勢(shì)。 “二戰(zhàn)”結(jié)束以前,“電腦”專(zhuān)指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人?!岸?zhàn)”結(jié)束以前,“電腦”專(zhuān)指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人。“二戰(zhàn)”結(jié)束以前,“電腦”專(zhuān)指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人。“二戰(zhàn)”結(jié)束以前,“電腦”專(zhuān)指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人?!岸?zhàn)”結(jié)束以前,“電腦”專(zhuān)指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人?!岸?zhàn)”結(jié)束以前,“電腦”專(zhuān)指在記賬等領(lǐng) 域進(jìn)行計(jì)算的人。移動(dòng)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的崛 起意味著設(shè)備的使用比以前更加方便。貴州人工智能就業(yè)的原因

數(shù)千年來(lái),人類(lèi)一直夢(mèng)想著為無(wú)生命的物體注入生命。但當(dāng)談到人工智能在普通人中的 普及時(shí),就得從世界上較早可編程計(jì)算機(jī)——重達(dá)30噸的巨型計(jì)算機(jī)ENIAC開(kāi)始說(shuō)起。在 1945年“二戰(zhàn)”結(jié)束后6個(gè)月,賓夕法尼亞大學(xué)就制造出了兼具電子數(shù)字集成器和計(jì)算器功 能的ENIAC。這臺(tái)計(jì)算機(jī)耗費(fèi)了500 000美元的美國(guó)基金,其運(yùn)算速度比作為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的 其他機(jī)電機(jī)器快了大約1 000倍。這臺(tái)機(jī)器及其所展示的理念令媒體極為感興趣。他們將這臺(tái) 計(jì)算機(jī)稱(chēng)為“巨腦”。山西人工智能就業(yè)前景堪憂(yōu)如果人工智能的目標(biāo)是建造可以模仿人類(lèi)智能的機(jī)器,那么擁有抽象思維能力明顯就 是第二步了。

對(duì)傳統(tǒng)人工智能研 究者來(lái)說(shuō),人類(lèi)通過(guò)構(gòu)建內(nèi)部的符號(hào)化表現(xiàn)形式來(lái)認(rèn)識(shí)世界,而所有人工智能都以人類(lèi)認(rèn)識(shí) 世界的能力為基礎(chǔ)。我們可以創(chuàng)建規(guī)則來(lái)落實(shí)這些概念,而捕捉日常知識(shí)能夠使這些概念變 得規(guī)范。如果將人腦看作一臺(tái)電腦,這意味著我們操控的每一種情況都依賴(lài)于內(nèi)部計(jì)算程 序,這一程序一步步告訴我們?nèi)绾瓮耆罁?jù)邏輯來(lái)進(jìn)行某項(xiàng)操作。如果的確如此,那么這些 世界各地機(jī)構(gòu)紛紛采用的規(guī)則同樣適用于計(jì)算機(jī)。 這在當(dāng)時(shí)聽(tīng)起來(lái)十分容易,不久以后,情況也確實(shí)如此。

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(shí)別,還能夠進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。2009年,倆人將其新創(chuàng)建的語(yǔ)音識(shí)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(qǐng)辛頓的一位博士生納瓦迪普·杰特列(Navdeep Jaitly)修補(bǔ)谷歌的語(yǔ)音識(shí)別算法??戳艘?眼之后,他建議用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代整個(gè)系統(tǒng)。盡管一開(kāi)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(yǔ)音識(shí)別程序嵌入安卓移動(dòng)平臺(tái),錯(cuò)誤率與之前相比立刻下降了25%。動(dòng)化目前涉及的產(chǎn)業(yè)數(shù)量 前所未有,這要?dú)w功于人工智能和機(jī)器人在其他領(lǐng)域的發(fā)展。

人工智能隨后遭遇的寒流比有過(guò)之而無(wú)不及。資本又一次迅速蒸發(fā),助消 失得無(wú)影無(wú)蹤。在1987—1989年,美國(guó)**部高級(jí)研究計(jì)劃局將用于人工智能研究的預(yù)算縮 減了1/3。專(zhuān)業(yè)的人工智能雜志的廣告費(fèi)收入也大幅下降。美國(guó)人文與科學(xué)院官方期刊《代達(dá) 羅斯》(Daedalus)在1988年大膽發(fā)布了一期人工智能特刊,激怒了哲學(xué)家希拉里·普特南 (Hilary Putnam)。普特南寫(xiě)道:“現(xiàn)在有什么好大驚小怪的?為什么在《代達(dá)羅斯》上發(fā) 布一期特刊?為什么不等到人工智能真正取得一些進(jìn)展后再發(fā)布特刊?”整個(gè)科技界都能感 受到人工智能的寒流。美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)會(huì)員人數(shù)大幅減少,1996年驟減至4 000人,達(dá)到史 上比較低點(diǎn)。然而奇跡并沒(méi)有發(fā)生,人工智能的美夢(mèng)似乎就要破滅。人工智能助手在我們的生活中將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。山西人工智能就業(yè)前景堪憂(yōu)

隨著人工智能變得更加智能,關(guān)注創(chuàng)造力和社交智能等人類(lèi)特性將變得更加重要。貴州人工智能就業(yè)的原因

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(guò)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(wú)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(wèn)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(wú)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)的原因

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