計算機輕松地（或者看似輕松地）進行了英俄互譯，跨 越了美國與蘇聯之間不可逾越的鴻溝。這項神奇技術的實現要歸功于世博會IBM展區與遠在 114英里[3]之外的紐約金士頓一臺強大的IBM大型計算機之間的數據連接，所有繁重的 計算工作都由這臺計算機來完成。 機器翻譯對計算機的清晰思維如何走向烏托邦進行了簡明且出色的概括。議員、將 軍，乃至總統都嚴重缺乏當時學術界剛剛開始提出的“機器智能”。智能機器能否比人類做得更好？在1964年的世博會上，激動萬分的公眾一睹科研人員樂觀的愿景。人工智能給出的 建議是，只要能夠在機器中盡量利用和復制人腦的深層奧秘，那么全球和諧終會得以保 障。隨著人工智能變得更加智能，關注創造力和社交智能等人類特性將變得更加重要。天津自學人工智能就業
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。天津自學人工智能就業與Mitsuku這樣的聊天機器人相比，Siri的不同之處也是更有用之處，在于它能夠回答現 實世界中的實際問題。
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?！?/p>
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。
計算機擅長處理日常工作，它們在處理日常工作時會遵循明確的規則。
如果說希爾勒是在指責人工智能研究者們像家長一樣絞盡腦汁地炫耀孩子的才華，那么 人工智能研究者們本身就面臨著一個令人不愉快的事實：他們的孩子實際上并沒有那么聰 明。令人擔憂的是，那些在實驗室環境下表現不凡的工具并不能很好地適應現實狀況。符號 人工智能主要涉及自上而下建立以規則為基礎的系統，該系統在實驗室中表現出色，各元素 都能夠得到很好的控制。這些“微型世界”幾乎不包含任何物質，因此可以采取的措施也十分 有限。然而，一旦進入現實世界，在訓練中表現優異的程序就像世界杯揭幕戰中的英格蘭隊 一樣變得怯場了。搜索引擎的工作原理是用戶在多個網域內提問，然后引擎將返回多個它認為能夠很好地回答這一問題的網頁鏈接。新疆人工智能就業前景排名
操作引擎則是通過智能實體來找出解決 問題的方案。天津自學人工智能就業
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。天津自學人工智能就業
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