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综述：人工智能历史
• 谈论人工智能的历史，自然要从艾伦·图灵于 1950 年发表的里程碑式论文《计算机与智能》开始。 • 在这篇论文中，图灵提出了“机器能思考吗？”的问题，并用模仿游戏（通常称为图灵测试）回答了这个问题。有些人可能知道，如果机器能够通过自然语言对话说服人类评判员它实际上是人类，那么它就被认为通过了图灵测试。 • 这篇论文之所以引人注目，不是因为它建立了一个系统或提出了任何方法，而是因为它为未来几十年的哲学讨论奠定了基础。你必须意识到，像智能这样的概念是多么难以确定。所以这实际上是对“机器能思考吗？”这个问题的第一个可操作的正式答案。 • 通过图灵测试是否应该直接进行是值得怀疑和争议的，但其哲学含义却发人深省。 • 对我们来说，图灵测试的一个重要结论是将我们希望系统做什么的客观规范（“做什么”）与可能帮助我们实现目标的方法（“如何做”）区分开来。这种分离是贯穿本课程的主要主题。 • 在论文的最后，图灵讨论了两种可能的方法。第一种方法是基于解决国际象棋等抽象问题，这是符号 AI 所采用的路线。第二种是制造一台机器并像孩子一样教它，这是神经 AI 和统计 AI 所采用的路线。 • 现在我将讲述符号 AI、神经 AI 和统计 AI 的三个故事。
我们需要对人工智能进行魏森鲍姆测试
我们需要对人工智能进行魏森鲍姆测试 我们不需要问人工智能是否像人类一样思考，而是需要一个新的测试：它是否有用？艾伦·图灵在 1950 年发表的《计算机与智能》论文中提出了“机器能思考吗？”的问题。但他并没有参与他认为永无止境的关于智能定义的主观争论，而是提出了一个思想实验。他的“模仿游戏”提供了一种测试，其中评估者与人类和计算机进行对话。如果评估者无法区分他们，则可以说计算机表现出了人工智能。自图灵发表论文以来的几十年里，人工智能领域从科学炒作的源泉变成了学术死水，再变成了淘金热。自始至终，图灵测试都给计算机科学家们一种方向感，一种对图灵所说的“通用机器”的探索。一篇历史评论总结道，图灵的论文“推动了整个人工智能 (AI) 领域的发展……计算机科学领域没有其他一篇文章，科学界也很少有其他文章能引发如此多的讨论”。关于图灵测试是否是衡量人工智能的合理标准，争论仍在继续。但图灵测试的真正问题在于它提出了错误的问题。人工智能不再是一个学术争论。它是一个技术现实。为了让社会对人工智能做出正确的决定，我们不需要知道某样东西是否智能；我们需要知道它是否有用。过去一年的认识是，人工智能太重要了，不能留给计算机科学家。因此，我们应该关注两种倾向：科学主义——用科学术语来框定公共问题——和解决方案主义——根据想象中的技术解决方案来定义公共问题。图灵测试加剧了这两种倾向。它给科学家一种虚假的目的感——为了智能而智能——以及一种忽视其他人对这类机器可能用途的担忧的许可。 2003 年，图灵奖获得者艾德·费根鲍姆 (Ed Feigenbaum) 用一个不太恰当的措辞写道，这种人工智能是“计算机科学的天定命运”。去年，我们看到了这个必然性故事中的问题，以及它所掩盖的殖民野心。
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. . . . . . . ...
人工智能的真正后果
人工智能的历史记载通常会让我们想起著名科学家艾伦·图灵。图灵 (1912 - 1954) 是一位英国数学家，经常被称为计算机科学和人工智能之父。在这些领域做出了许多贡献，其中之一就是 1950 年在英国期刊《心灵》上发表了一篇具有里程碑意义的研究文章。在《计算机器和智能》一文中，图灵描述了一个测试，以验证机器是否智能。测试包括一个室内游戏，其中一名男子和一名女子分别在两个不同的房间里，并通过聊天与询问者交流。询问者可以提出任何可以通过聊天交流的问题来识别男子和女子。男子试图让询问者相信他就是女子，而女子则试图表达她的真实身份。在某个时候，男子被机器取代。如果询问者无法区分机器和女子，则机器“通过测试”。图灵将他的测试命名为模仿游戏。
人工智能与法律人格的界限
2021 年，英格兰银行将发行新版 50 英镑纸币，完成从纸币到聚合物纸币的过渡。新版纸币的面值在公开评选中收到了近 25 万份提名；最终决定于 2019 年 7 月宣布，选择艾伦·图灵作为面值。图灵因在二战期间破译密码而被人们尊为英雄。他还帮助建立了计算机科学学科，为我们现在所说的人工智能 (AI) 奠定了基础。1 然而，他最著名的贡献或许是同名测试，用于测试真正的“智能”是否真正实现。图灵模仿了 1950 年流行的室内游戏。一名男子和一名女子坐在不同的房间里，以书面形式回答问题；其他参与者必须猜测谁给出了哪个答案。图灵假设可以用计算机玩类似的“模仿游戏”。当机器
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。
计算机械和智能
♣H arnad：“机器”在图灵的论文中永远不会得到充分的定义，尽管最终将被称为“图灵机”（计算机的抽象描述）。这将在真实的物理系统，在世界上做某事和另一台物理系统之间引入系统的歧义，在正式的情况下模拟了第一个系统，但不是在做它所做的事情：一个例子是真实的飞机 - 一台机器 - 一台在现实世界中飞行的机器 - 在现实世界中飞行的机器，并且不是像飞机一样飞行的，而是像仿真的，而是在形式上仿真，''''''机器而不是图灵机的合理定义可能是任何动态的因果系统。使宇宙成为机器，分子是机器，以及瀑布，烤面包，牡蛎和人类。机器是否是人造的，显然是无关紧要的。唯一的相关属性是它是“机械”的，即按照物理因果定律的行为。“思考”永远不会通过图灵来定义；它将被操作定义所取代，即“思维就像思维一样”。这很好，因为在知道思维系统如何做到之前，无法在思考之前定义思维，而且我们还不知道如何做到这一点。，但我们确实知道我们的思想家是这样做的，无论它是什么，当我们想到的时候，我们知道何时（通过自省）。因此，思考的一种意识形式，已经通过指向我们所有人都有和知道的经验来定义。取而代之的是像盖洛普民意调查一样进行统计调查，以找出人们对思想的看法确实是浪费时间，正如图灵指出的那样 - 但是后来在论文中，他不必要地介绍了统计调查的等同于他通过图灵测试的标准！
Gajawada S。人工智能的新兴火炬手。J Data Sci Artificial Int 2024, 2(1): 000152。
• 阿兰·图灵：提出了图灵测试，这是衡量机器表现出智能行为的能力的指标。• 马文·明斯基：麻省理工学院人工智能实验室联合创始人、《感知器》一书作者。 • 约翰·麦卡锡：创造了“人工智能”一词，并组织了 1956 年达特茅斯会议。• 弗兰克·罗森布拉特：开发了感知器，这是现代神经网络的前身。