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具有具身人工智能的现实人形机器人的多模态图灵测试
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
图灵测试启发的方法，用于分析基于人工智能的医学成像中普遍存在的偏见
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]。
从模拟到数字计算：智人的大脑是否正在成为图灵机？
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。
第1集：与Vint和Whit的Turing：Boris Feldman与Vinton G. Cerf和Whitfield Diffie
好吧，即使他们确实这样认为，我尚不清楚政府对立法者的广泛谈论，有能力制定实际可能有效的规则。我认为，在我们知道如何以可靠的方式影响它们的行为之前，我们必须更深入地了解这些系统。现在，发生的事情是，我们竭尽所能创建并使用大型语言模型的具体示例，我们创建这些模型，然后我们尝试通过与它们进行交互来微调他们的行为。，您可能会在最近的报告中看到有关他们通过告诉聊天机器人一遍又一遍地生成相同单词的方式来介绍培训信息的方式。我认为这是“诗歌”，他们使它产生了100,000次“诗”，并终于开始抓住其培训数据并开始删除培训数据，而培训数据不应该透露。因此它们仍然脆弱。
研究文章 人工智能渗透大学考试系统的真实测试：“图灵测试”案例研究
最近兴起的人工智能系统（例如 ChatGPT）给教育行业带来了根本性问题。在大学和学校中，许多形式的评估（例如课程作业）都是无需监考即可完成的。因此，学生可以提交自己的作业，而这些作业实际上是由人工智能完成的。自 COVID 大流行以来，该行业还加速了对无人监督的“带回家考试”的依赖。如果学生使用人工智能作弊并且未被发现，则对学生的评估方式的完整性将受到威胁。我们报告了一项严格的盲测研究，在该研究中，我们将 100% 的人工智能书面提交内容注入了英国一所知名大学心理学学士学位的五个本科模块的考试系统中，涵盖了所有学习年限。我们发现 94% 的人工智能提交内容未被发现。我们 AI 提交的成绩平均比真实学生的成绩高出半个等级。在各个模块中，AI 提交的模块成绩优于随机选择的相同数量的真实学生提交的概率为 83.4%。
研究文章 人工智能渗透大学考试系统的现实测试：“图灵测试”案例研究
最近兴起的人工智能系统（例如 ChatGPT）给教育行业带来了一个根本性问题。在大学和学校中，许多形式的评估（例如课程作业）都是在没有监考的情况下完成的。因此，学生可以提交自己的作业，而这些作业实际上是由人工智能完成的。自新冠疫情以来，该行业还加速了对无人监督的“家庭考试”的依赖。如果学生使用人工智能作弊而未被发现，那么学生评估方式的完整性就会受到威胁。我们报告了一项严格的盲测研究，在该研究中，我们将 100% 的人工智能书面提交内容注入了英国一所知名大学心理学学士学位的五个本科模块的考试系统中，涵盖了所有学习年限。我们发现 94% 的人工智能提交内容未被发现。我们人工智能提交的成绩平均比真实学生的成绩高出半个等级界限。在各个模块中，有 83.4% 的可能性，模块上的 AI 提交内容会胜过随机选择的相同数量的真实学生提交内容。
NVIDIA ADA GPU 架构
NVIDIA® Turing™ GPU 架构于 2018 年推出，开创了 3D 图形和 GPU 加速计算的未来。Turing 为 PC 游戏、专业图形应用程序和深度学习推理提供了效率和性能方面的重大进步。使用新的基于硬件的加速器，Turing 融合了光栅化、实时光线追踪、AI 和模拟，使 PC 游戏具有令人难以置信的真实感，并带来了影院级的互动体验。两年后的 2020 年，NVIDIA® Ampere 架构整合了更强大的 RT Cores 和 Tensor Cores，以及新颖的 SM 结构，与 Turing GPU 相比，可提供 2 倍的 FP32 性能（时钟对时钟）。这些创新使 Ampere 架构在传统光栅图形中的运行速度比 Turing 快 1.7 倍，在光线追踪中的运行速度比 Turing 快 2 倍。
计算机科学与工程硕士
计算机科学与工程硕士课程大纲 第一学期 类别 - 部门 / 专业 篮子论文 - I PG / CSE / T / 111A 计算理论优化和决策问题、归约、图灵机作为接收器和枚举器 - 图灵机构造技术 - 控制中的并行轨道和存储、子程序图灵机、Church-Turing 论文、图灵机变体 - 多带、非确定性 - 它们与其他模型的等价性。递归可枚举和递归集的属性。无限制语法和图灵机之间的关系。线性有界自动机 - 与上下文敏感语言的关系图灵机的枚举、不可判定问题的存在、涉及图灵机和 CFG 的不可判定问题。通用图灵机作为通用计算机的模型，后对应问题 - 应用，图灵机的有效和无效计算。图灵机的时间和空间复杂性，NP 完整性。参考文献：
计算机科学 P-301（人工智能）填空
图灵测试及其要求：1. 什么是图灵测试，为什么它在人工智能领域具有重要意义？2. 描述机器成功通过图灵测试必须满足的关键要求。3. 讨论图灵测试作为人工智能智能衡量标准的批评和局限性。4. 自然语言理解和沟通技巧如何在图灵测试中发挥作用？5. 你能在图灵测试的背景下解释艾伦图灵提出的“模仿游戏”概念吗？6. 提供尝试通过图灵测试的聊天机器人或人工智能系统的例子和结果。7. 解释图灵测试如何区分强人工智能和弱人工智能。8. 将图灵测试与评估人工智能智能的其他方法进行比较和对比。9. 图灵测试在评估人工智能研究进展方面起着什么作用？环境及其特征：10. 在人工智能和机器人技术的背景下定义环境是什么。 11. 讨论传感器在 AI 代理感知环境中的作用。 12. 解释 AI 背景下完全可观察环境的概念。 13. 描述确定性环境和随机性环境之间的区别。 14. 什么是环境动态，它如何影响 AI 代理的行为？ 15. 讨论情景环境的概念并提供示例。 16. 如何在 AI 应用程序中处理部分可观察的环境？