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机器可以认为吗？导致图灵测试的争议，1946- 1950年
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。
推荐引用 推荐引用 Mantel，Matthias Richard，“坐标测量机：制造业的现代检测工具”（1993 年）。论文。1246。https://digitalcommons.njit.edu/theses/1246
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些规定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。 如果用户请求或随后将复印件或复制品用于超出“合理使用”范围的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
坐标测量机：制造业的现代检测工具
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些特定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。如果用户请求或随后将复印件或复制品用于超出“合理使用”的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
审查文章智能形状 - 变形微令
智能机器能够切换形状配置，以适应动态环境的变化，因此在许多应用中具有潜力，例如精密医学，芯片上的实验室和生物工程。尽管智能材料和先进的微型/纳米制造的发展是我们的，但如何实现微型/纳米级的智能形状变形机，由于缺乏设计方法和策略，尤其是对于小规模的形状转换，因此仍然有着挑战。本综述旨在通过引入尺寸，模式，实现方法和形状变形微机械的应用来概述构建智能形状的微机械的原理和方法。同时，这篇评论通过比较微型机器与宏观分类的对应物进行了比较，并提出了下一代智能形状变形微机械的未来概述，从而强调了形状转换的优势和挑战。
Mark MacCarthy 和 Kenneth Propp，《机器学习布鲁塞尔制定规则：欧盟新出台的人工智能法规》，AI-Regulation.com，2021 年 4 月 29 日，https://ai-regulation.com/machines-learn-that- brussels-writes-the-rules-the-eus-new-ai-regulation/
由于欧盟在布鲁塞尔监管机构和成员国之间固有的职责划分，监督和执行欧盟法律一直很复杂，但为人工智能设计的方案尤其复杂。国家监管机构将带头对人工智能产品进行“市场监督”，遵循欧盟通常的做法，即听从首都专家的意见。成员国无需设立新的专门的人工智能监管机构——根据其他欧盟立法已负有相关监管责任的现有机构也可以承担人工智能任务。这些机构的人工智能权力包括调查健康和安全或基本权利风险，并命令公司采取纠正措施，比如将违规系统从市场上撤下。一个成员国或欧盟委员会可能会反对另一个成员国做出的决定，从而引发欧盟范围内的磋商程序，并可能导致该决定的撤销。
“WithTM 时代”：人类与机器
组织正在以各种方式使用数字孪生功能。在汽车、航空、农业、教育、能源和医疗保健等领域，数字孪生功能正在优化价值链并创新新产品。数字孪生可以模拟物理对象或过程的各个方面，并表示工程图或子组件以及新产品在更广泛供应链（从设计表到消费者）中的相应谱系。数字孪生可能有多种形式，但它们都捕获和利用代表物理世界的数据。
人类比机器更聪明吗？
人造机器能否通过采取主动行动让其创造者感到惊讶？根据克里斯蒂安尼尼 (2016) 的说法，这个问题已经问了几个世纪，并产生了各种各样的答案。堪称第一位计算机程序员的阿达·洛夫莱斯很清楚自己在这个问题上的立场：“分析机不自诩能够创造任何东西”，她在 1843 年说道。“它可以遵循分析；但它没有预测任何分析关系或真理的能力”。然而，173 年后，一个在距离她在伦敦的家一英里多的地方开发的计算机程序击败了围棋九段大师李西石。AlphaGo 的程序员中没有人能打败李西石，更不用说打败他们自己的程序了。根据克里斯蒂安尼尼 (2016) 的说法，该软件已经学会了做它的程序员不能做和不理解的事情。 AlphaGo 使用的机器学习技术在人工智能领域正在广泛传播。在过去，“学习机器”的概念听起来可能像是一个骗局。
特刊从教学机器到机器学习。人工智能在教育领域的机遇与挑战
科学委员会Sanne Akkerman（Utrecht大学）Ottavia Albanese（米兰大学 - 比科卡大学）Susanna Annese（Bari“ Aldo Moro”）Alessandro Antonietti（米兰 - 卡蒂科利亚大学 - 卡特罗斯大学）Pietro Boscolo（Padua） Castelfranchi（ISTC-CNR）Alberto Cattaneo（Sfivet，Lugano）Graziano Cecchinato（帕多亚大学）Carol Chan（香港大学）Cesare Cornoldi（帕多亚大学）Crina Damsa（Oslo）米兰大学 - 比科卡大学）Alberto Fornasari（Bari University of Bari“ Aldo Moro”）Carlo Galimberti（米兰大学 - 卡托利亚大学）Begona Gros（大学巴塞罗那大学 Kai Hakkarainen （赫尔辛基大学） Vincent Hevern （勒莫因学院） Jim Hewitt （多伦多大学） Antonio Iannaccone （纳沙泰尔大学） Liisa Ilomaki （赫尔辛基大学） Sanna Jarvela （奥卢大学） Richard Joiner （巴斯大学） Kristina Kumpulainen （赫尔辛基大学）
在交流中使用极限学习机...
大脑计算机界面（BCI）正在为患有严重残疾的人提供替代的沟通渠道，而大部分嗡嗡声来自该方面，但最近几位硅谷有远见的人声称BCIS声称BCIS将改变我们未来与技术的交流方式（Zuckerberg，Zuckerberg，Jepsen，Jepsen，Musk，Johnson，Johnson，...）。bcis使用多种算法依靠需要通过示例基于示例的学习过程来调整的参数，以精神控制应用程序或实现其他形式的通信的目的解码大脑信号。因此，此学习过程至关重要，并且经常在单个BCI用户上执行以确保卓越的性能水平。学习过程可以在计算上很耗时，并且通常涉及先验知识，并且可以对用户征税。极限学习机（ELMS）已在各种AI应用中使用，但在BCIS中尚未使用，在BCIS中，它们因其良好的概括性能和比（深度学习）网络快数千次学习的能力而受到赞誉。elms实际上是单层或多层网络，其隐藏的神经元权重是随机分配的，并且在单个步骤中学习的输出权重。以最简单的形式沸腾，归结为单个隐藏层的sigmoid神经网络和线性输出神经元，其权重是通过应用伪内膜获得的。