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(xù)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(jù)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(chuàng)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(xiàn)的，眼睛、鼻子和嘴也是同時出現(xiàn)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。谷歌邁出了重要的一步，不僅能夠響應查看請求，而且能夠前瞻性地預測用戶想要查看的信息。重慶計算機網絡技術人工智能就業(yè)前景
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(lián)網能夠生成大量數(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)進行適當?shù)挠柧?，那么互?lián)網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，那么產生的堆棧將能夠覆蓋 地球到月球距離的2/3。寧夏未來5年人工智能就業(yè)操作引擎則是通過智能實體來找出解決 問題的方案。
20世紀70年 代，在波士頓召開的一次會議上，一位研究者向媒體透露，只需5年時間，像沙基這樣的智 能機器人就將在家庭中普及。一位年輕的同事激動地將他拉開，并對他說：“不要做這樣的 預測。以前有人這樣做招來了麻煩。你低估了實現(xiàn)這一目標需要花費的時間?！边@位研究者 想都沒想就回答道：“我不在乎。你看，我提到的所有日子都是在我退休后。” 人工智能工作者們并非一直這么激進，但有很多人都有這樣的傾向。1965年，赫伯特·西 蒙稱，用不了20年，機器就能夠“完成人類能做的任何工作”。不久以后，馬文·明斯基補充 道：“我們這一代人能夠大體上解決創(chuàng)造人工智能的問題?！?/p>
在某種程度上，由于所有這些技術現(xiàn)已存在，而且不僅存在于研究實驗室中，而是幾乎 每個想要使用它們的人都能唾手可得，因此很難說我們還沒有進入人工智能時代。與我們在 生活中為自己制定的許多虛無縹緲的目標一樣，人工智能成為計算機科學的“夢幻島”：一種總是潛伏在下一個轉角的虛空“假設”。 但是，如果因此就認為人工智能自60年前誕生到現(xiàn)在一直在直線發(fā)展就大錯特錯了。在 開始普及目前推動人類重大進步的大規(guī)模“深度學習神經網絡”前，我們必須對人工智能的歷 史有更多的了解。隨著智能家居的發(fā)展，人工智能助手將變成我們的管家。
人類的與眾不同之處就在于能夠學習，這也一直是傳統(tǒng)人工智能一直努力要實現(xiàn)的。描述的系統(tǒng)只有在能夠遵從規(guī)則時進行學習，這些知識是從“知識工程師”的知識中提 煉并編入系統(tǒng)架構的。它是對知識自上而下的一種想象，并暗示一個假設，即機器不能自動 學習知識。相反，必須將知識進行編程，而且一次編一條。這一點在很多情況下都能夠很好 地實現(xiàn)，進而在可接受的水平上完成有限的任務。隨著解決方案的增多，問題也開始顯現(xiàn)。 像官僚機構一樣，它們開始變得龐大、笨拙、緩慢而且昂貴。移動無線網絡的崛 起意味著設備的使用比以前更加方便。廣東人工智能就業(yè)方向公司
就人工智能對就業(yè)的影響而言，意想不到的轉變發(fā)生在那些不需要體力勞動的白領工作中。重慶計算機網絡技術人工智能就業(yè)前景
工程師們之前一直對心理學形而上學的層面避而不談，但是他們都被一個概念深深吸 引，即人腦可能成為電腦。他們同樣開始醉心于研究記憶、學習和推理，許多心理學家都將 其視為人工智能的基礎。激動人心的是，他們同樣意識到，與人類相比，計算機具有潛在優(yōu) 勢。例如，ENIAC每分鐘能夠計算多達20 000次乘法，這樣的計算能力著實令人驚訝。人類 的記憶并不可靠，而相比之下，一臺每微秒訪問數(shù)千條項目的機器更能凸顯出優(yōu)勢。 重慶計算機網絡技術人工智能就業(yè)前景
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