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图灵机无法模拟人类思维
图灵机能模拟人类思维吗？如果假设丘奇-图灵论题是正确的，那么图灵机应该能够模拟人类思维。在本文中，我将通过提供强有力的数学论据来反驳丘奇-图灵论题，以此来挑战这一假设。首先，我将说明，有些决策问题对于人类来说是可计算的，但对于图灵机来说却是无法计算的。接下来，我将通过一个思想实验来说明，配备图灵机作为控制单元的人形机器人无法执行所有人类可完成的物理任务。最后，我将说明，涉及顺序量子波函数坍缩的量子力学计算设备可以计算图灵机无法计算的序列。这些结果推翻了丘奇-图灵论题，并得出了图灵机无法模拟人类思维的结论。结合这些结果，我认为，人类大脑中的量子效应是人类思维计算能力的基础。
论认识论有用的物理计算
1. 简介 这一讨论源于两个基本问题：什么是物理上可计算的？图灵可计算性和物理可计算性之间是什么关系？由于图灵可计算性是可计算性理论的核心力量，前一个问题常常用后者来提出（例如，Arrighi 和 Dowek 2012 ；Cotogno 2003 ；Hogarth 1994 ；Shagrir 和 Pitowsky 2003 ；Ziegler 2009 ，以及无数其他人）。Piccinini（2011 年、2018 年）对物理上的丘奇-图灵论题的讨论遵循了这种格式。他认为，如果可计算性概念与对有限观察者在认识论上有用的东西联系起来，那么物理上的丘奇-图灵论题的一个适度版本可能成立。这个谦虚的物理丘奇-图灵论题指出，图灵可计算的内容充当了物理可计算内容的上限，前提是给定一些物理计算的限制。这些限制旨在将讨论限制在对有限观察者可能具有认识论用途的物理计算上。虽然谦虚的物理丘奇-图灵论题似乎很有道理，但我们将看到，皮奇尼尼用来论证这一论题的关于什么算作认识论有用的物理计算的说明需要更明确的概念基础。特别是，我认为它回避了关于人们认为哪些物理过程是可能的计算操作的问题，并隐含地用
量子算法.pdf
一个 — — 也许很肤浅 — — 原因是通过研究如何使用量子力学系统进行计算来满足我们的好奇心，并挑战自己找到比经典算法更快的算法。研究量子计算也可能揭示出处理信息的新方法的深刻见解。例如，它可以为我们提供以安全方式处理数据的想法（尽管这些笔记中没有讨论量子密码学）。更好地理解量子计算可能导致理解自然的计算极限：这个世界上可以计算什么？用经典计算机可以计算什么？例如，由于经典计算和量子计算研究的相互作用，许多新的经典算法已经被发明（即量子机器学习算法的反量化、吉布斯采样的新经典算法、量子电路的经典模拟等）。这反过来又提高了我们对物理学的理解，并最终提高了对世界本身的理解。研究量子算法的最后一个原因（计算机科学家肯定能理解）是量子计算机对扩展的丘奇-图灵论题构成了重大挑战，该论题指出，任何“合理”的计算模型都可以在概率图灵机上有效模拟。然而，有很多物理过程我们不知道如何在传统计算机上有效模拟，但我们有有效的量子算法！这有力地证明了强丘奇-图灵论题可能是错误的！
可计算性和计算复杂性 2024-2025 学年，第一学期 讲义
1 可计算性 6 1.1 基本定义和示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . 13 1.2.4 丘奇-图灵论题. . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2.5 寻找不可计算函数. . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2.6 暂停计算的递归可枚举性. . . . . . . . . . . . . 15 1.2.7 另一个不可计算函数：忙碌海狸游戏. . . . . . . ...
近期可有效验证的量子优势......
量子计算机有望以比传统计算机快得多的速度执行某些计算任务。这违反了扩展的丘奇-图灵论题，该论题认为任何物理上可实现的计算模型都可以用经典图灵机有效地模拟。事实上，量子计算机最初是作为模拟量子力学系统的一种手段而提出的 [1]，这项任务在传统上被认为是一项困难的任务。在识别量子计算机可以有效解决的传统难题方面已经取得了很大进展，例如整数因式分解 [2]、模拟汉密尔顿动力学 [3-5] 和提取有关高维线性系统解的信息 [6]。量子计算领域的一个重要里程碑是首次证明量子设备可以执行具有同等资源的传统设备无法执行的计算任务。这一里程碑被称为“量子霸权”[7,8]、量子优势或量子性的证明[9]，并引发了大量的理论提案和实验努力。然而，构建量子计算机仍然存在巨大的技术挑战，需要在架构设计、容错和控制方面取得理论和实验上的进展。各种量子优势提案以不同的方式解决了这些挑战，通过在实验演示的简易性、验证的简易性、安全保障和实际应用之间进行权衡。模拟量子模拟[10]，即用一个多体量子系统模拟另一个多体量子系统，是一种展示量子优势的自然方法。通过构建具有可调（但可能非通用）汉密尔顿量的量子系统，可以模拟一个大的
Daire Boyle。通过胡塞尔和库恩分析人工智能，人工智能的现象学方法如何带来范式转变。第 20 届电子商务、电子服务和电子社会 (I3E) 会议，2021 年 9 月，爱尔兰戈尔韦。第 185-197 页，�10.1007/978-3-030-85447-8_17�。�hal-03648106�
摘要。在技术飞速进步的世界里，人工意识的问题迫在眉睫。机器是否可以被视为有意识，首先取决于我们对意识的理解。本文试图用胡塞尔的术语来描述意识，然后指出，心灵哲学和人工智能研究领域的库恩范式转变是由这种框架引起的。这一观点得到了胡塞尔自然立场论的支持，该论题是识别哲学上有效的探究模式的指导工具，其中基础假设得到精确评估并始终受到密切关注。在建立这种胡塞尔范式转变时，我们更有能力真正理解意识、其模式及其对机器的潜力。关键词：意识；人工智能；现象学；范式转变；机器学习不透明性。
1 认知科学中的计算
在本文中，我将尝试对这两个问题进行评论。第一个问题将引导我们讨论计算在我们理解人类（也许还有动物）认知方面所扮演的角色。我将研究各种这样的角色——从计算机作为工具来表达理论，通过其作为思想来源的角色，到大胆的经验主义主张，即认知实际上是一种计算。后一种立场（这将使我们进入我所说的“强等价”论题的讨论）甚至无法开始解决，直到我们对我们用计算这个术语来表达什么有了更清晰的理解——即我们打算用这个术语涵盖哪些过程系列。这是我将要讨论的主题中最具争议性的，但也是无法避免的；理解该学科背后的假设是理解最近关于重新定向的提议的先决条件
RRG 可持续水资源影响基金
在资产管理期间，我们会收集与每项投资的影响论题和 TAC 确定的具体目标直接相关的信息。收集到的信息使我们能够在资产层面设定和跟踪实现影响目标的进展情况。其中一些影响目标可能具有较长的实施期限，因此很难量化报告最终结果的进展情况。因此，我们还跟踪目标的定性进展，并使用这些定性指标来帮助设定影响目标。RRGCM 通过年度调查定期从其基金资产中收集可持续性和运营数据，使其团队能够设定基线、跟踪影响并随着时间的推移追求改进的运营。
伊斯兰教和泛亚伯拉罕问题
摘要：本文旨在提出一个基于早期伊斯兰教泛亚伯拉罕性质的哲学问题，重点关注这一性质对于理解当代伊斯兰社区身份的意义。这一哲学问题（称为泛亚伯拉罕问题）围绕着对先知穆罕默德的领导能力和早期伊斯兰社区的包容性进行考察，正如弗雷德·唐纳以泛亚伯拉罕论题的形式提出的那样。这一哲学问题的提出是通过理查德·斯温伯恩提出的目标（教义）和组织的连续性和连通性的哲学标准的视角来呈现的。因此，这一哲学问题将对伊斯兰教内部传统的排他性叙事提出挑战，最终旨在强调宗教的包容性和多元化基础及其对当代伊斯兰身份的意义。