摘要:在图灵(Turing)1950年的“计算机和智能”与当前对“人工智能(AI)”一词的大量公众接触之间的时期,图灵的问题“机器可以思考吗?”已经成为媒体,家庭乃至酒吧的日常辩论的话题。但是,“机器可以思考吗?”滑行到一个更具争议性的问题上:“机器可以意识到吗?”当然,这两个问题是链接的。在这里认为意识是思想的先决条件。在图灵的模仿游戏中,有意识的人类玩家被一台机器所取代,在第一个地方,它被认为不具有意识,并且可能欺骗了对话者,因为从个人的讲话或行动中看不到意识。在这里,对机器意识的发展范式进行了研究,并与现存的生命意识分析相结合,以指出有意识的机器是可行的,并且有能力思考。通往此的途径利用“神经状态机”中的学习,这使图灵对神经“无组织”机器的看法。的结论是,“无组织”类型的机器可能具有人为的意识形式,类似于自然形式,并为其性质带来了一些启示。
人工智能系统是计算机程序,允许计算机以使其看起来具有智能的方式运行。英国数学家艾伦·图灵(1950 年)是现代计算机科学和人工智能的先驱之一 [ 4 ]。他认为计算机的智能行为有能力在认知活动中表现出人类水平的表现,后来被称为“图灵测试” [ 5 , 6 ]。图灵测试是人工智能和认知科学中最具争议的问题之一,因为有些机器可能无法通过他的测试,但它仍然可能是智能的。艾伦·图灵在他 1950 年的《心灵》文章《计算机器和智能》(图灵,1950 年)中提出了图灵测试(TT),取代了“机器能思考吗?”的问题。[ 7 ] 图灵工作的目标是提供一种机制来确定计算机是否可以思考。他的论文被视为人工智能(AI)的“起点”,而 TT 则被视为其最终目标。他进一步提出了模仿游戏,为这个想法赋予了具体形式 [8, 9, 10, 8]。
现代计算的抽象基础是有限状态机(通用图灵机)的正式描述,它基于整数和逻辑符号的操纵。在这篇关于计算机-大脑类比的论述中,我们讨论了哺乳动物大脑执行的模拟计算与通用图灵机的数字计算的相似程度和不同程度。我们从普通现实开始,即连续世界和不连续世界之间的永久对话。计算也是如此,它可以是模拟的,也可以是数字的,而且经常是混合的。计算机背后的理论本质上是数字的,但可以通过模拟设备对现象进行有效的模拟;事实上,任何物理计算都需要在物理世界中实现,因此在某种程度上是模拟的,尽管它基于抽象的逻辑和算术。哺乳动物的大脑由神经网络组成,起到模拟设备的作用,并产生了以数字算法实现但功能与模拟模型相同的人工神经网络。模拟结构通过实现各种反馈和前馈回路来进行计算。相比之下,数字算法允许实施递归过程,从而使其能够产生无与伦比的新兴特性。我们简要说明了神经元的皮层组织如何整合信号并进行类比预测。虽然我们得出结论,大脑不是数字计算机,但我们推测最近在大脑中实现的人类书写可能是一种数字路径,可以慢慢将大脑进化为真正的(慢速)图灵机。
当人类玩虚拟赛车游戏时,他们会使用游戏屏幕上的视觉环境信息来理解环境中的规则。相比之下,表现优于人类玩家的最先进的逼真赛车游戏 AI 代理不使用基于图像的环境信息,而是使用环境提供的紧凑而精确的测量值。本文提出了一种基于视觉的控制算法,并使用 Gran Turismo Sport (GTS)(一种高保真逼真赛车模拟器)将其与人类玩家在逼真赛车场景中相同条件下的表现进行了比较。在所提出的方法中,构成传统最先进方法中观察结果一部分的环境信息被从游戏屏幕图像中提取的特征表示所取代。我们证明,即使使用游戏屏幕图像作为高维输入,所提出的方法也能在高速驾驶场景下执行专家级的人类车辆控制。此外,它在计时赛任务中的表现优于 GTS 中的内置 AI,其得分使其在约 28,000 名人类玩家中排名前 10%。
艾伦·图灵开发了图灵测试,作为一种方法来确定人工智能 (AI) 是否能够通过以 30% 以上的置信度回答问题来欺骗人类询问者相信它具有感知能力。然而,图灵测试关注的是自然语言处理 (NLP),而忽略了外观、交流和运动的重要性。本文的核心理论命题:“机器可以模仿人类吗?”既涉及功能性,也涉及物质性。许多学者认为,创造一个在感知上与人类无法区分的逼真的人形机器人 (RHR) 是人类技术能力的顶峰。然而,目前还没有全面的开发框架供工程师实现更高模式的人类模仿,而且目前的评估方法还不够细致,无法检测恐怖谷 (UV) 效应的因果影响。多模态图灵测试 (MTT) 提供了这样的方法,并为在 RHR 中创建更高水平的人类相似性以增强人机交互 (HRI) 奠定了基础
抽象图灵(Turing)进行了众多争论的测试已满70岁,并且仍然存在争议。他的1950年论文被视为复杂且多层的文本,关键问题基本上仍未得到解答。Turing为什么选择从经验中学习作为实现机器智能的最佳方法?为什么他花了几年的时间与国际象棋一起工作,作为一项任务来说明和测试机器智能,只是为了将其交易以进行对话的问题,以便于1950年晚些时候提出问题?Turing为什么在机器智能测试中指的是性别模仿?在本文中,我将通过揭示所谓的图灵测试的社会,历史和认识论根源来直接解决这些问题。我将注意一个历史事实,到目前为止,在二级文献中几乎没有观察到,即图灵(Turing)的1950年测试是出于关于数字计算机的认知能力的争议,最著名的是物理学家和计算机先驱者Douglas Hartree,化学和哲学家Michael Polanyi和Michael Polanyi和Neurosurgeon Jeoffers。从历史背景来看,图灵的1950年论文可以理解为对这些思想家对机器可以思考的一系列挑战的答复。
哲学与图灵(Turing)提出的历史模仿测试(1948-1952)的哲学最佳联系。我将研究图灵的模仿游戏或测试的各种版本的历史和认识论根源,并表明它们是在对话中发出的,实际上是科学的争议,最著名的是与物理学家和计算机先驱者道格拉斯·哈特里(Douglas Hartree),化学家和哲学家Michael Polanyi,Michael Polanyi和Neurosurgeon Geoffrey Jeffery Jeffers。将图灵的观点放在
概念tape tape模拟无限的纸张以进行计算。胶带头读/写在磁带单元格上。向左/向右移动。状态模拟人类思想的状态。最初在磁带上输入有限的符号。在磁带上最终输出有限的符号数。基于规则和输入符号的计算状态过渡。
一、机器会思考 22 1 阿兰·M·图灵(1912-1954):机器的先知....................................................23 1.1 问题和章节结构....................................................................23 1.2 图灵的不敬....................................................................26 1.3 图灵的讽刺....................................................................27 . ... ... . ... ... . ... ... 61 2.3 奇迹:图灵的思维认识论.................................................................................................................................................... 66 2.4 学习:图灵的思维本体论.................................................................................................................................................... 70 2.5 图灵对其假设的现实主义态度.................................................................................................................................................... 76 2.6 对存在主义假设的九种可能的解释.................................................................................................................................... 83 2.7 重新审视图灵的既定观点.................................................................................................................... . ... . ... . .... .... .... .... 125 3.4 “机器能够思考”暗示着一个存在主义假设 . .... .... .... .... .... .... 136 3.5 1949年,关键的一年 . .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... 142 3.6 模仿游戏的内部结构 . .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... 152 3.7 模仿游戏的双重功能 . .... .... .... .... .... .... .... .... .... .... . . . . . 163