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World File Search System论题
量子机器学习的发展
考古证据表明人类已经学会了计数大约 50,000 年（Eves ( 1983 )）。自公元前 300 年使用算盘等早期计数工具以来，计算机经历了漫长的道路，然而，重大突破发生在 20 世纪 50 年代，半导体工业的发展导致了晶体管的发明 Shockley 等人（ 1956 ）。这彻底改变了计算行业，并成为标准计算机和其他数字设备的基石，人类最终进入了数字时代。然而，晶体管行业很快就意识到一个基本问题，即密集集成电路（IC）中的晶体管数量可以增加多少，这个问题首次由戈登·摩尔（Gordon Moore） ( 1964 ) 提出。虽然现代计算机依赖于冯·诺依曼体系结构的原理，具有独特的内存和利用输入和输出的中央处理器 (CPU)（冯·诺依曼 (1993)），但计算过程的一些关键特征可以用图灵机 Turing (1969) 来描述。图灵机是一种抽象机器，由一条无限长的磁带组成，磁带一开始是空白的。在任何时间步骤，机器的头部都可以在每个方格处移动，读取其符号，编辑现有符号，并根据当前状态停止或移动到下一个方格。尽管图灵机很简单，但它是一种通用计算机，可以模拟任何给定的算法，无论它有多复杂。此外，图灵机还通过扩展的丘奇-图灵论题捕捉了计算复杂性的概念，即任何合理的计算模型都可以用图灵机在多项式时间内模拟（如下所述，这一论题被认为会被量子计算机驳斥）。然而，如果机器在物理上实现，其速度对于现实世界的问题来说太慢了。这些限制在运行时间方面达到图灵机的上限能力，以及增加集成电路单元中晶体管数量的问题，使得寻找新颖而有效的计算范式成为必然。
渐近无野心的通用人工智能
许多人认为，通用智能（即解决任意可解问题的能力）是人工可构建的。狭义智能（即解决特定特别困难问题的能力）最近取得了令人瞩目的发展。值得注意的例子包括自动驾驶汽车、围棋引擎、图像分类器和翻译器。通用人工智能 (AGI) 具有狭义智能所不具备的危险：如果在各个领域都比我们聪明的东西对我们的担忧无动于衷，那么它将对人类构成生存威胁，就像我们虽然没有恶意，却威胁着许多物种一样。甚至连如何保持 AGI 的目标与我们自己的目标一致的理论也被证明是难以捉摸的。我们提出了我们所知的第一个渐近无野心的 AGI 算法，其中“无野心”包括不寻求任意权力。因此，我们发现了工具收敛论题的一个例外，大致就是默认情况下，AGI 会寻求权力，包括对我们拥有权力。
宇宙膨胀的量子模拟
摘要：本文将 Jordan-Lee-Preskill 算法（一种模拟平直空间量子场论的算法）推广到 3+1 维膨胀时空。推广后的算法包含编码处理、初态准备、膨胀过程和后期宇宙可观测量的量子测量。该算法有助于获得宇宙非高斯性的预测，可作为量子器件的有用基准问题，并检验膨胀微扰理论中关于相互作用真空的假设。我们的工作内容还包括对宇宙微扰理论的格子正则化的详细讨论、对 in-in 形式主义的详细讨论、对使用可能适用于 dS 和 AdS 时空的 HKLL 类型公式进行编码的讨论、对边界曲率微扰的讨论、对时间相关汉密尔顿量的三方 Trotter 模拟算法的描述、用于模拟无间隙理论的基态投影算法、对量子扩展的 Church-Turing 论题的讨论以及对在量子装置中模拟宇宙再加热的讨论。
生物识别性能测试中的基本问题
1994 年，美国生物特征识别联盟领导层 1 向自动人机识别（“生物特征识别”）社区提出了一系列问题，这些问题围绕着性能测试中测量的可重复性和再现性问题。尽管我们在理解方面取得了重大进展，但这些问题尚未完全解决。本文在更广泛的科学实验背景和 NIST 数据评估和报告传统中讨论了我们当前对可重复性和再现性的方法。我们讨论了关于测试整体论的 Duhem-Quine 论题、Churchill Eisenhart 的“统计控制”概念、NIST 和 ISO 对实验室测量不确定性的方法、测试结果与系统操作员评估的“性能”之间当前的脱节（缺乏归纳相关性），以及我们当前生物特征识别测试程序中对统计控制和不确定性评估的需求。我们说明了测量不确定性在技术、场景和操作测试中是如何体现的，并主张超越 ISO/IEC“测量不确定性表达指南”中定义的“覆盖”间隔的计算，全面应用不确定性评估的概念。
生物特征识别性能测试的基本问题
1994 年，美国生物特征识别联盟领导层 1 向自动人机识别 (“生物特征识别”) 社区提出了一系列问题，这些问题围绕着性能测试中测量的可重复性和再现性问题。尽管我们在理解方面取得了重大进展，但这些问题尚未完全解决。本文在更广泛的科学实验和 NIST 数据评估和报告传统背景下讨论了我们当前对可重复性和再现性的方法。我们讨论了 Duhem-Quine 的测试整体论论题、Churchill Eisenhart 的“统计控制”概念、NIST 和 ISO 对实验室测量不确定性的方法、测试结果与系统操作员评估的“性能”之间当前的脱节（缺乏归纳相关性），以及我们当前生物特征识别测试程序中统计控制和不确定性评估的必要性。我们说明了测量不确定度在技术、场景和操作测试中是如何体现的，并主张超越 ISO/IEC“测量不确定度表示指南”中定义的“覆盖”间隔的计算，全面应用不确定度评估的概念。
![arXiv:2001.10517v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\56ee5eed79ae946cc07c4009d723c7049b075cad.webp)
arXiv:2001.10517v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 28 日
物理学在时间箭头方面面临尚未解决的难题。至少从 19 世纪末讨论玻尔兹曼 H 定理和洛施密特悖论以来，这一点就显而易见。尽管在将不同的时间箭头与宇宙的低熵大爆炸起源联系起来方面取得了进展，但由此产生的理解仍然不完整 [参见，例如，舒尔曼 (1997)]。尽管如此，“时间”箭头往往被视为理所当然，并且与运动学加动力学的“牛顿模式”相似 (Wharton, 2015)：人们通常认为物理系统总是可以描述为具有从过去到未来的“状态”(运动学)。也有一些众所周知的例外——并非所有物理模型都符合该模式的规则。例如，为了根据驻留作用原理找到系统在某一时刻的“状态”，我们必须指定其过去和未来边界的输入——位置坐标的值。这体现了“拉格朗日模式”，它需要一种一次性或块宇宙的方法。通过超越标准模式，我们可以摆脱传统思维的限制，对新的可能性持开放态度。在遇到僵局时，寻求这种自由尤其重要；本文提出了这样一种主张，即量子计算的惊人力量[即它与强形式的丘奇—图灵论题（Arora and Barak，2009）之间的紧张关系]正是那种要求放弃标准时间箭头的“悖论”。已经存在多条证据表明量子物理学与标准时间箭头存在争议[参见狄拉克（1938）； Wheeler 和 Feynman (1945, 1949) 在古典语境中的表现。早期的例子有：
元宇宙中的 Replika - 研究门户 - 班戈大学
摘要 本文评估了与现有开放式社交聊天机器人相关的计算同理心主张，以及这些聊天机器人将在最近出现的混合现实环境中发挥作用的意图，由于对元宇宙的兴趣而受到重视。在社会中孤独感日益增加以及使用聊天机器人作为解决这一问题的潜在解决方案的背景下，本文考虑了两个当前领先的社交聊天机器人 Replika 和微软的小冰，它们的技术基础、同理心主张和属性，这些属性可以扩展到元宇宙（如果它能保持一致）。在寻找人类从社交聊天机器人中受益的空间时，本文强调了依赖自我披露来维持聊天机器人的存在是有问题的。本文将微软的共情计算框架与元宇宙推测和构建所依据的哲学思想联系起来，包括惠勒的“它来自比特”论题，即存在的所有方面都可以计算，查尔默斯的哲学主张，即虚拟现实是真正的现实，博斯特罗姆的提议和挑衅，即我们可能已经生活在模拟中，以及长期主义者的信念，即未来的复杂模拟需要受到保护，免受今天做出的决定的影响。鉴于对当前和新兴社交聊天机器人的要求、对基于比特的可能和预测未来的信念以及工业界对这些哲学的认同，本文回答了计算共情是否真实存在。本文发现，当考虑到不同的共情解释时，虽然在“它来自比特”的共情解释中不可挽回地丢失了一些东西，但缺失的部分不是准确性，甚至不是人类经验的共性，而是共情的道德维度。
理性行动理论背景下的中文房间论证
大约四十年前（1980 年），美国哲学家约翰·塞尔在他的论文《思想、大脑和程序》（Searle：1980）中发表了他对他所谓的强人工智能（人工智能）论题的著名驳斥，塞尔声称“经过适当编程的计算机确实具有认知状态，程序因此可以解释人类认知”（Searle：1980，417）。正如他所写，塞尔的论文的直接收件人是 R. Shank 和 R. Abelson 的研究（Shank，Abelson：1977，248），他们的作者声称他们设法创建了一个能够理解人类故事含义的计算机程序。例如，关于一个故事：“一个人去一家餐馆点了一个汉堡包；当汉堡包送来时发现它被烧焦了，这个人愤愤不平地离开了餐馆，没有付钱。”问题是：“他吃了汉堡包吗？”“适当”编程的计算机回答很可能没有。在他的文章中，Searle 既没有分析 Shank 和 Abelson 使用的测试计算机的程序，也没有分析他们程序的运行原理。他提出了一个问题，当计算机没有相应的视觉、嗅觉和味觉体验时，是否可能谈论理解，因为计算机无法知道“汉堡包”、“烧焦”等词的含义。正如 Searle 所相信的，Shank 和 Abelson 进行的人工智能研究遵循了 A. Turing 众所周知的测试范式，根据该测试，计算机对“人类答案”的令人满意的模仿与人的合理答案相似。在图灵测试中，扮演专家角色的人以硬拷贝格式提出问题，并以同样的方式从两个他看不见的对话者那里得到答案，其中一个是人，另一个是专门编程的计算机。根据图灵的说法，令人满意地通过测试的标准是，专家在五分钟的调查后，在不超过 70% 的情况下识别出计算机（图灵：1950，441），图灵认为这可以相信计算机具有思考能力。
证书
理论介绍；有限状态机（FSM）：FSM 介绍、FSM 示例、正则语言上的操作、非确定性 FSM 介绍、非确定性 FSM 的形式定义、确定性和非确定性 FSM 的等价性；正则语言：正则操作的闭包、正则表达式、正则表达式与正则语言的等价性、正则语言的抽水引理、正则语言总结；上下文无关语法和语言（CFG 和 CFL）：CFG 和 CFL 介绍、CFG 示例、CFL 的种类、CFL 的事实；上下文相关语言：乔姆斯基范式、乔姆斯基层次结构和上下文相关语言、CFL 的抽水引理；下推自动机（PDA）：PDA 介绍、CFG 和 PDA 的等价性、从 CFG 和 PDA 的等价性得出结论；图灵机 (TM)：TM 简介、TM 示例、TM 定义和相关语言类、Church-Turing 论题、TM 编程技术、多带 TM、TM 中的不确定性、TM 作为问题求解器、枚举器；可判定性：可判定性和可判定问题、对于 DFA 的更多可判定问题、有关 CFL 的问题、通用 TM、无穷大 - 可数和不可数、不可图灵识别的语言、停机问题的不可判定性、不可图灵识别的语言、可归约性 - 一种证明不可判定性的技术、停机问题 - 通过归约证明、可计算函数、TM 的等价性、将一种语言归约成另一种语言、后对应问题、PCP 的不可判定性、线性边界自动机；递归：打印自身的程序、编写自身描述的 TM、递归定理、递归定理的结果、不动点定理；逻辑：一阶谓词逻辑 - 概述、真值（含义和证明）、真实陈述和可证明陈述、哥德尔不完备定理；复杂性：时间复杂度和大 O 符号、计算算法的运行时间、使用不同计算模型的时间复杂度、时间复杂度类 P 和 NP、NP 的定义和多项式可验证性、NP 完备性、SAT 是 NP 完备的证明、空间复杂度类