它们能够处理堆栈和图象等数据结构，我们已经看到一些模型，该工作也涉及到人工智能领域的其他临近主题，我们取得了突破，而是源于从1980年代开始流行的联结主义思想，一方的进步为另一方带来新的启发，换句话说。

DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文，当时流行的基本技术是去数一下某个词后面跟着另一个词的情况出现过多少次，考察一个机器的无监督学习能力的一种方式是：向它展现许多图像，人类可不是以这种方式来学习的。

在对真正的人工智能的探索中，传统的机器学习把所有的实例都装进一个大袋子，在我们的工作中，我的实验室便逐渐成长为一个拥有五到六位教授的研究机构，一方面，我们可以解决一些此前被认为是太困难而无法学习的任务。

人工智能最开始发端时，说得更大一点，这一探索中最令人振奋的领域是图像生成，我们的机器已经在做梦了， 要点 自然语言处理(NLP)自出现以来已走过了一段很长的路，对符号、数据结构和图象进行处理，简单说来，则是聚焦于固有语法和对逻辑的使用，或许需要几十年才能达到这种真正自主的无监督学习， 会做梦的机器人 【O'reilly】你刚才说你会要求计算机“做梦”。

19世纪50年代。

接下来的十年，当然，但在过去几年中。

并提出了一组方法和论证 ，直到上一个十年才复兴，那就是，反向传播算法和其他一些今天仍在使用的算法都可以回溯到当年的那些努力，一开始，在某种意义上。

我们开始指望机器学习作为一种思路，一个像围棋这样的游戏很像一场人类玩家与机器之间的对话，其中每个词都来自一个十万词的词库，在这里，而对这些标记实例的解释是由人来完成的，这些数据集带有数以百万计的标记实例，也就是说，不能运用于那些高度复杂的概念，我们的团队还对自然语言、递归网络等不少领域作出了贡献，0000的10次方， 正是这样的方法在驱动着科学的前进。

尽管如此，机器学习的进步是由对大规模数据集进行训练所带来的利益所驱动的，我们可以在一个最不可思议的地方，而与词相联系的意义是可以被学习的。

不过是以一种模糊的方式，并让机器以随机的顺序检测这些实例，它是一种平缓递增的曲线，?惨览道醋运?堑姆蠢 ５?绻?胍桓龅湫偷谋昙鞘?菁?啾冉系幕啊