DeepMind的人工智能可以玩的游戲并不只有《打磚塊》。它玩的游戲是《太空入侵 者》（Space Invaders），在掌握極少信息的情況下還學(xué)會(huì)了其他48個(gè)游戲，包括拳擊模擬 器、武術(shù)游戲甚至是3D（三維）賽車游戲。然而，要想突破電子游戲的“微型世界”還有很長(zhǎng) 的路要走。但這仍是一項(xiàng)驚人的成就，為人工智能的下一步發(fā)展指明了方向。下一步發(fā)展是 什么？按照DeepMind的宗旨，下一步就是“解決人工智能”。實(shí)現(xiàn)以自主學(xué)習(xí)的方式創(chuàng)建新的人工智能。驅(qū)動(dòng)人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到底歸誰所有？黑龍江人工智能就業(yè)問題介紹

幸運(yùn)的是，杰夫·辛頓掀起了一場(chǎng)“非監(jiān)督式學(xué)習(xí)”的**，這種學(xué)習(xí)方式無須向計(jì)算機(jī)提 供任何標(biāo)記。機(jī)器能夠訪問的只有輸入，無須解釋它看到的是什么。首先，這聽起來像是機(jī) 器無法通過這種方式學(xué)習(xí)。如果沒有得到明確的解釋，即使是智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也不會(huì)知道 某物到底是什么。實(shí)際上，辛頓發(fā)現(xiàn)的是“非監(jiān)督式學(xué)習(xí)”可以用來訓(xùn)練上層特征，而且每次 只能訓(xùn)練一層。這一發(fā)現(xiàn)成為“深度學(xué)習(xí)”的催化劑，而“深度學(xué)習(xí)”就是當(dāng)前人工智能**炙手 可熱的領(lǐng)域。北京關(guān)于人工智能就業(yè)文獻(xiàn)綜述文章從被動(dòng)人工智能助手到主動(dòng)人工智能助手。

20世紀(jì)80年代，電子游戲變得更加復(fù)雜，人工智能**也因此變得炙手可熱。人工智能 能夠運(yùn)用簡(jiǎn)單的規(guī)則模擬復(fù)雜的行為，這意味著電腦控制的人物也能有自己的想法。例如， 在《主題公園》（Theme Park）游戲中，人工智能實(shí)體（指具有智能的任何實(shí)體，包括智能 硬件和智能軟件）聚集在使用者建造的公園周圍，采取程序設(shè)計(jì)員從未明確標(biāo)出過的路徑行 走。在某種意義上，電子游戲是傳統(tǒng)人工智能的天堂。如果人工智能只用于在射擊游戲中模 仿僵尸敵人，那么其行為是真的智能還是**表現(xiàn)得很智能這類問題就是毫無意義的。

西蒙的預(yù)測(cè)后來無望地落空了，但事實(shí)證明，有關(guān)紐約世博會(huì)的第二種表現(xiàn)就是：IBM 當(dāng)時(shí)并沒有錯(cuò)。盡管我們堅(jiān)持認(rèn)為人工智能尚未普及，但1964年令人驚掉下巴的三項(xiàng)技術(shù)如 今已司空見慣。光學(xué)掃描和信息檢索已演變成互聯(lián)網(wǎng)，讓我們?cè)谝凰查g獲得的信息比原本一 生可能獲得的信息還要多。雖然我們?nèi)匀粺o法預(yù)見未來，但是基于用戶不斷預(yù)測(cè)我們可能感 興趣的新聞故事、書籍或歌曲所生成的巨大數(shù)據(jù)集，我們正在人工智能方面取得巨大的進(jìn) 展。這種預(yù)測(cè)的連通性不僅限于傳統(tǒng)意義上的計(jì)算機(jī)，而且還通過大量智能傳感器和設(shè)備嵌 入到了周圍的設(shè)備、車輛和建筑中。如今機(jī)器的任務(wù)是執(zhí)行認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)而不是參與認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)中，機(jī)器將取代我 們的大腦，而非我們的身體。

1964年，紐約世界博覽會(huì)舉辦。在世博會(huì)期間，大約5 200萬人造訪了法拉盛草原650英 畝[1]的展館和公共空間。這場(chǎng)盛會(huì)展示了美國(guó)美好的現(xiàn)狀并預(yù)見了美國(guó)更加輝煌的未來：多 車道高速公路、耀眼的摩天大樓、自動(dòng)人行道和水下社區(qū)一應(yīng)俱全。在美國(guó)這樣的國(guó)家，即 使建造太空旅游度假村也并非遙不可及。因?yàn)橹辉?年后，美國(guó)就成功將人類送上了月 球。紐約的“建筑大師”羅伯特·摩西（Robert Moses）將1964年世博會(huì)稱為“人類進(jìn)步的奧運(yùn) 會(huì)”。工業(yè)**取得了重大進(jìn)展以后，更大更高級(jí)的機(jī)器人拉開了智能**的序幕。海南人工智能就業(yè)班模板教程

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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(fā)出了象棋程序，盡管當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)不能運(yùn)行這一程序。如今電子游戲的特 點(diǎn)是有大量非玩家控制角色，這一編程將簡(jiǎn)單的規(guī)則結(jié)合起來產(chǎn)生復(fù)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(duì)這個(gè)問題的回答有兩個(gè)。一是DeepMind的人工智能會(huì)逐漸變得更加成熟。就像見證 孩子逐漸長(zhǎng)大一樣，如果一直盯著計(jì)算機(jī)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(shí)候，DeepMind的人工智能在《打磚塊》游戲中的表 現(xiàn)簡(jiǎn)直糟透了，簡(jiǎn)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(jī)）手柄交到90歲的老奶奶手里，并希望她立刻知道應(yīng)該做什么一樣。雖然它 也會(huì)偶爾得分，但即使**樂觀的旁觀者也只能稱之為運(yùn)氣。黑龍江人工智能就業(yè)問題介紹

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