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网络安全、隐私和人工智能
1 .参见 Alan Turing，《计算机器与智能》，59 M IND 236 433, 460 (1950)，http://www.jstor.org/stable/2251299?origin=JSTOR-pdf（考虑机器是否能够思考的问题）。2 .参见 Steven Harnad，《思维、机器与图灵：不可区分之不可区分》，9 J.OF L OGIC , L ANGUAGE , & INFO .425 (2000)，https://www.jstor.org/stable/40180236?seq=1（将图灵测试描述为对机器是否能够与人类做出不可区分行为的测试）。3 .参见 Max Tegmark，《人工智能的益处与风险》，《未来生命科学技术研究所》，https://futureoflife.org/background/benefits-risks-of-artificial-intelligence/（定义人工智能的一般概念和狭义概念）；另请参阅 N AT 。S CI 。& T ECH 。理事会，执行委员会。总统办公室，为人工智能的未来做准备 (2016)，第 6 页，https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/micr osites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf（提供人工智能概念的替代定义并提出定义人工智能的问题解决方案分类法）。
人工智能及其对书面文字的影响
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人工智能将如何改变教育格局？
• 20 世纪 50 年代：阿兰·图灵发表了“图灵测试”，对计算机和机器智能进行测试，以确定这种智能是否与人类智能难以区分；“人工智能”一词首次被提出 • 20 世纪 80 年代：“深度学习”技术得到开发，使计算机能够从错误中学习并做出独立决策 • 20 世纪 90 年代：人工智能进入日常生活（Roomba、语音识别软件）；深蓝击败人类国际象棋冠军 • 21 世纪 20 年代：常用人工智能激增：虚拟助手、搜索引擎；深度学习和大数据的出现 • 2020 年：OpenAI 推出 GPT，它使用深度学习创建几乎与人类创建的内容难以区分的内容
麦克卢汉论人工智能
麦克卢汉论人工智能 (AI)：他的探索的带注释的猜测 William Kuhns kuhns.bill@gmail.com 这是一部尚未写成的剧本的框架。我在此放弃版权并邀请任何有抱负的剧作家接受它。背景：1934 年英国剑桥的一间学生公寓。有人在一个晚上召集了他在校园里发现的两个最有趣的头脑：加拿大英语学生、现代主义诗歌的传播者、博学多识的赫伯特·马歇尔·麦克卢汉，以及校园里的数学天才阿兰·图灵。这两个人出生的时间相差一岁，他们是 20 世纪迄今为止最大胆、最富想象力的梦想家。当然，当时他们两人都不知道，驱动下个世纪的伟大引擎的发明者会与一位哲学家坐在一起，而这位哲学家的思想将探究该引擎最深层的人类意义和后果。这正是剧作家可以大快朵颐的地方。1934 年，麦克卢汉 23 岁，图灵 22 岁。通过巧妙的舞台设计和服装，他们年长的自我可以出现并互动。60 岁的麦克卢汉将如何回应 38 岁的图灵的断言，即机器不仅能够思考，而且有一天它们的操作将远远超越曾经活过的人的思维？图灵对这位贪婪的诗歌学生的反应是什么？这位学生坚持认为技术的突飞猛进——以及所有科学——深深植根于人文主义的堡垒？当麦克卢汉说“没有什么比我们的技术更人性化”时，图灵是反驳他的通用图灵机无限的思维潜力——还是鼓掌？这是一部我很想看的戏剧。足以让我写它吗？也许。一旦我在胚胎中检测到心跳。现在，我将自己限制在下面的“猜测”中，麦克卢汉对图灵的伟大创意人工智能的看法。首先，介绍一些背景。麦克卢汉编组机 1987 年，我在加拿大国家档案馆阅览室的硬木椅上花了大量时间，仔细阅读马歇尔·麦克卢汉的信件和短篇及未完成的作品。我来寻找传记资料和我可以追踪的他的思想线索，但我收集到的 — — 并且被证明具有无价之宝 — — 是宝石：麦克卢汉坚持要描述的令人震惊和原创洞察力的爆发点，一丝不苟的探测。这些警句宝石频繁出现在他出版的书中。同样，这些珍宝也经常出现在他的 1,400 篇文章、演讲、采访和未完成的项目以及超过 100,000 封信件中。这些珍宝包括：
计算机和智能（1950）——爱德华·弗伦克尔
讨论和详述；直到 1999 年才发表，这一重要的补充材料为理解图灵测试提供了新的启示。2 模仿游戏涉及三名参与者：一台计算机、一名人类询问者和一名人类“陪衬”。3 询问者试图通过向另外两名参与者提问来确定他们中的哪一位是计算机。所有通信都是通过键盘和屏幕或等效装置进行的（图灵建议使用电传打字机链路）。询问者可以随心所欲地提出深入而广泛的问题，而计算机可以尽一切可能迫使对方做出错误识别。（因此，计算机可能会在回答“你是计算机吗？”时回答“否”，并可能在要求将一个大数乘以另一个大数后停顿很长时间并给出一个可能不正确的答案。）陪衬必须帮助询问者做出正确识别。成功玩模仿游戏的能力是图灵提出的“思考”标准（第 442、443 页）。他给出了两个例子，说明询问者和成功玩模仿游戏的机器之间可能发生的交流。以下内容来自第 452 页。
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。
展望未来：生成式人工智能对医疗保健意味着什么
2024 年 6 月 8 日 — 第一批聊天机器人（最著名的是 Eliza，由 Joseph Weizenbaum 于 1966 年发明）能够尝试图灵测试。基本的模式匹配技术...
机器学习与人工智能：SWOT 分析
教职人员@莱斯大学、新加坡国立大学、于默奥大学、浙江大学、北卡罗来纳大学、林雪平分校、印度医学科学院、卡本代尔大学、文图拉大学、南洋理工大学、以色列理工学院 博士后@苏黎世联邦理工学院（3）、麻省理工学院（2）、麦吉尔大学、图灵大学 其他@Kandou bus、SwissRE、TUM
Promise-Bptime层次定理上的注释
层次结构定理是复杂性理论的基本结果。他们指出，随着计算资源的增加，人们可以严格解决更多问题。bptime的时间层次结构定理仍然是一个臭名昭著的难以捉摸的话题。迄今为止，只有在提供对数或恒定建议位时才知道，bptime的无条件层次结构定理[BAR02，FS04，GST11，FST11，FST11，FST05，PER05，VMP07]。此外，已知层次结构定理对BPP的完全问题[BAR02]持有条件。与确定性[HS65，HS66]或非确定性时间层次结构[COO72，SFM78，ˇ Z´AK83]，BPTIME的层次定理保持开放，因为在实用上，似乎有效地确定一个随机的Turning机器是无效的，是否可以有效地确定一个随机的机器被拒绝或不拒绝，或者拒绝了一个有界的错误或不符合界限。因此，标准对角线化在列举所有随机图灵机的步骤上失败，并具有有界的双面误差。实际上，确定每个输入的随机图灵机是否有界限。这种情况在其承诺版本中被认为不同。Pr -bptime的时间层次结构（承诺概率时间课）是一种民间传说的陈述，在谈话，课程和流行的教科书中出现了，例如[AB09]。我们观察到没有来源勾勒出其证明，并且可能假定其有效性是从直接对角线化的，或者遵循存在完全问题的Pr -bptime；参见例如[GAJ22]。在高水平上，对角度化的关键步骤涉及否定枚举的图灵机的输出。但是，我们观察到基于直接对角线的直接对角度或证据（例如，减少到Bptime完全问题[BAR02]）并不容易通过PR- BPTIME层次定理携带。通过否定输出，构造的语言
