XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTuring
对纯计算的批判：反对强人工智能和计算主义
机器能思考吗？这个问题是艾伦·图灵在 1950 年发表的里程碑式论文《计算机器与智能》中提出的。图灵考虑了一种特殊的机器，即图灵机。现代电子数字计算机相当于图灵机，忽略了有限内存的限制。为了本文的目的，我们可以将计算机定义为任何相当于图灵机的机器。图灵的里程碑式论文在心灵哲学中播下了整个范式的种子，认为心灵本质上是一台计算机。更准确地说，心灵可以被认为是运行在大脑硬件上的软件程序，其心理状态与计算状态/过程相同。如果这是正确的，那么原则上没有任何障碍可以创造人工心灵（1）仅通过以适当的方式对计算机进行编程或（2）仅通过实现正确的计算过程。至少，这是当今许多计算机科学家和心灵哲学家的希望和信念。图灵本人对自己的问题给出了肯定的回答，并提出了一个测试——图灵测试——来确定计算机是否真正能够思考并具有心理。
讲座量子信息理论 - 数据科学
如果计算机技术强劲，那么图灵机（数学伪造的真实计算机）的概念在很大程度上仍然是不利的。Turing Machine建模了计算过程，并为可预测性和果断性的条件构成了基础。同时，它允许引入发票复杂性的尺寸。对于这一理论，现在是否通过穿孔卡中的孔或磁性层的磁化孔循环是微不足道的。它只有在Turing Machine-Remard of Bodys-the Thementation基础的理论中进行了编码，才能将自己确立为数学学科。显然这是现代数学一般计划的一部分，该计划自主从应用程序中创建自己的基础知识。
基于经典描述的模糊 Kolmogorov 复杂度
柯尔莫哥洛夫-所罗门诺夫-柴廷（Kolmogorov，简称 Kolmogorov）复杂度由 Solomonoff [ 1 ] 和 Kolmogorov [ 2 ] 独立提出，后来柴廷 [ 3 ] 也提出了这一复杂度。该复杂度基于可以模拟任何其他图灵机的通用图灵机的发现 [ 4 , 5 ]。单个有限字符串的柯尔莫哥洛夫复杂度是能够正确生成该字符串作为输出的通用图灵机的最短程序的长度，也是对字符串所含信息量的度量。已经证明，虽然存在多种图灵机，但最短程序的长度是不变的，在底层图灵机的选择下，其差异最多为一个加法常数 [ 6 ]。柯尔莫哥洛夫复杂度理论广泛应用于问答系统 [ 7 ]、组合学 [ 8 ]、学习理论 [ 9 ]、生物信息学 [ 10 ] 和密码学 [ 11 , 12 ] 等领域。1985 年，Deutsch [ 13 ] 引入量子图灵机作为量子计算机的理论模型。量子图灵机扩展了经典图灵机模型，因为它们允许在其计算路径上发生量子干涉。Bernstein 和 Vazirani [ 14 ] 表明量子图灵机在近似意义上具有通用性。最近，一些研究者提出了一些柯尔莫哥洛夫复杂度的量子版本。Vitányi [ 15 ] 提出了量子柯尔莫哥洛夫复杂度的定义，它度量近似量子态所需的经典信息量。Berthiaume 等人 [ 16 ] 提出了一种基于柯尔莫哥洛夫复杂度的量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义。 [16] 提出了一种新的量子比特串量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义，即通用量子计算机输出所需字符串的最短量子输入的长度。Zadeh [17] 提出了模糊计算的第一个公式，他基于图灵机和马尔可夫算法的模糊化，定义了模糊算法的概念。随后，Lee 和 Zadeh [18] 定义了模糊语言的概念。Santos [19] 证明了模糊算法和模糊图灵机之间的等价性。接下来，Wiedermann [20] 考虑了模糊计算的可计算性和复杂性。利用 Wiedermann 的工作，Bedregal 和 Figueira [21] 证明了不存在可以模拟所有模糊图灵机的通用模糊图灵机。随后，李[22,23]研究了模糊图灵机的一些变体。他证明了
强大的人工智能实现主动网络防御
作者：A Burke · 2020 年 · 被引用 11 次 — 英国国防科学技术实验室 (Dstl) 和国家网络安全中心 (NCSC) 委托艾伦图灵研究所 (Turing) 定义...
div>的课程
（2024年7月）联系信息邮政学院伦敦大学学院实验心理学26 Bedford Way，314伦敦，英国WC1H 0AP电子邮件b.love@ucl.ac.uk网站http://bradllove.org.org.org.org.org Citizenship US和UK Education Ph.D.伊利诺伊州埃文斯顿的认知心理学西北大学Cognitive and Linguistic Sciences Brown University, Providence, RI POSITIONS 2020-2021 Programme Leader in Human-Machine Teams at the Alan Turing Institute 2016 - Inaugural Turing Fellow at the Alan Turing Institute 2011 - Professor of Cognitive and Decision Sciences at University College London (UCL) 2010 - 2011 Full Professor in Psychology The University of Texas at Austin 2005 – 2010 Associate Professor in Psychology The University of Texas在1999年至2005年的奥斯汀心理学助理教授，德克萨斯大学奥斯汀分校的赠款，奖学金和荣誉奖学金2/2024向Tech Leader（希望保持匿名）向UCL捐款2/2024，以资助Braingpt项目。9/2023 Microsoft的加速基础模型研究计划，“ Braingpt：使用Llama2和Lora加速神经科学研究的开源工具”。8/2022 ESRC Grant，“下一代心理嵌入”。8/2020最佳纸张奖，Hornsby等人的计算大脑和行为。（2020）。9/2019 Ellis.eu自然情报计划中的研究员
nvidia ada lovelace专业GPU体系结构
于2018年启动，NVIDIA'S®Turing™GPU体系结构在3D图形和GPU加速计算的未来中使用。图灵为PC游戏，专业图形应用程序和深度学习推论提供了效率和性能的重大进步。使用新的基于硬件的加速器，图灵融合的栅格化，实时射线跟踪，AI和仿真，在专业内容创建软件，电影质量的交互式体验和PC游戏中启用令人难以置信的现实主义。两年后的2020年，Nvidia Ampere架构结合了功能更强大的RT芯和张量芯，以及与图灵GPU相比提供了2x fp32性能的新型SM结构。这些创新使安培体系结构的运行速度比传统的栅格图形图纸快1.7倍，在射线追踪中最多可快2倍。
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
打破通用人工智能之路上的壁垒
摘要：本文对图灵测试进行了全面批判，并制定了新的通用人工智能 (AGI) 评估测试的质量标准。结果表明，A. 图灵在将人格和人类意识简化为“合适的思想分支”时所借鉴的先决条件反映了他那个时代的工程水平。事实上，图灵的“模仿游戏”只采用了符号交流，而忽略了物理世界。本文认为，通过将思维能力仅仅限制在符号系统中，图灵在不知不觉中构建了“墙”，排除了从复杂的可观察现象过渡到抽象图像或概念的任何可能性。因此，在进行图灵测试时，将人工智能成熟度评估的新要求考虑在内是明智的。这种人工智能必须支持与人类的所有形式的交流，并且它应该能够理解抽象图像和指定概念以及参与社会实践。
讲座11：图灵完整性
回想一下，通过教会的论文，如果c满足了坦率的标准，我们会得到自由的反向含义，那就是l（c）⊆l（tm）。我们所需要的一切才能证明计算机在电源上等效于图灵机，才能在其上模拟图灵机，并检查它是否满足可达性标准。几乎每个设备都会满足不可行的标准，除了不这样做的设备，例如第一个问题集中的DIA。作为第一个示例，请考虑Python编程语言。编程语言只是将我们从硬件中抽象出来的注释。编写代码时，您将理想的语言作为心理模型，而不是计算机指令。python是图灵完整的。为什么？因为您可以在Python中编写Turing Machine模拟器。从此我们立即看到L（TM）⊆L（PY）。尽管一个相对直截了当的论点，但我们已经可以发表一些深入的评论。首先，请注意我们如何练习教堂的论文。我们不必证明l（py）⊆l（tm）。图灵机对Python程序进行仿真会令人讨厌。由于我们知道我们可以模拟大脑中的Python程序，因此我们可以理解它们，因此我们可以使用教会的论文来免费获得此遏制。接下来，请注意该论点的哪一部分是特定于Python的。实际上都不是，因此所有合理的认真语言也是图灵完整的。您是否曾经注意到所有认真的编程语言在可能性方面具有相同的能力？在效率或可用性方面可能更快，但绝不可能。所有严肃的语言都是等效的，因为它们都是图灵完整的。没有一个人优于其他人的事实，源于教会的论文。确实存在针对极为人为的用例的非整洁编程语言。回想一下我们上次给出的图灵机的四个概括。带有住宿的图灵机，带有双向胶带的图灵机，多磁带图灵机和非确定的图灵机。我们可以将其应用于前四个
CS5201：高级人工智能简介
•假设，人工智能成功地构建了一台表现得好像了解中文的计算机。它将汉字作为输入，并按照计算机程序的说明产生其他汉字，并以输出为输出。•假设计算机执行其任务并舒适地通过Turing Test