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人工智能与图灵测试
资料来源：Yampolskiy, RV (2013)。图灵测试是 AI 完备性的一个定义特征。人工智能、进化计算和元启发式：追随艾伦·图灵的脚步，3-17。Levesque, Hector J. 常识、图灵测试和对真正 AI 的追求。麻省理工学院出版社，2017 年。Ertel, Wolfgang。人工智能简介。Springer，2018 年。Warwick, Kevin 和 Huma Shah。“机器能思考吗？皇家学会图灵测试实验报告。”实验与理论人工智能杂志 28，第 6 期（2016 年）：989-1007。卡通来源：https://twitter.com/tomgauld/status/1250526517064544256
从图灵到有意识的机器
摘要：在图灵（Turing）1950年的“计算机和智能”与当前对“人工智能（AI）”一词的大量公众接触之间的时期，图灵的问题“机器可以思考吗？”已经成为媒体，家庭乃至酒吧的日常辩论的话题。但是，“机器可以思考吗？”滑行到一个更具争议性的问题上：“机器可以意识到吗？”当然，这两个问题是链接的。在这里认为意识是思想的先决条件。在图灵的模仿游戏中，有意识的人类玩家被一台机器所取代，在第一个地方，它被认为不具有意识，并且可能欺骗了对话者，因为从个人的讲话或行动中看不到意识。在这里，对机器意识的发展范式进行了研究，并与现存的生命意识分析相结合，以指出有意识的机器是可行的，并且有能力思考。通往此的途径利用“神经状态机”中的学习，这使图灵对神经“无组织”机器的看法。的结论是，“无组织”类型的机器可能具有人为的意识形式，类似于自然形式，并为其性质带来了一些启示。
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
大语言模型和图灵测试：
至于权利要求3a，我们将研究LLMS在§2中所做的事情。关于索赔3b，通过测试和使用一个人的知识之间存在差异：毕竟，即使LLM可以通过医学院的测试，它们也不一定会提供良好的医疗建议。12尽管通常被认为是惊人的，但通常不公认它们是聪明的。这是否意味着（强大的）有条件的（权利要求1）是错误的或已被伪造的（如John Searle的中国房间论证中）吗？还是LLM不通过图灵测试？可以用英语与您交流的系统肯定会很聪明。，有些人肯定会让LLM聪明。他们确实聪明吗？计算机真的了解他们在做什么吗？我们了解他们在做什么吗？我们了解我们做什么吗？我们了解我们的大脑如何产生我们的智力吗？是否产生了智力？LLM的输出与“ Humans创建的内容”的输出的不可区分是难题的一部分：毕竟，是否创建了Turing Estest测试的全部内容？这也是问题的一部分：毕竟，如果LLM不智能，那么能够将其输出与我们的输出区分开变得很重要。即使他们很聪明也很重要：
图灵测试：计算机能否冒充人类？
自然语言处理 64. 网络 65. 神经网络 66. 神经元 67. 解析 68. 合作伙伴 69. 传递 70. 个性 71. 力量 72. 预测 73. 处理 74. 处理能力 75. 程序 76. 提出 77. 心理学家 78. 范围 79. 反映 80. 替换 81. 要求 82. 响应 83. 机器人 84. 角色 85. 脚本 86. 模拟 87. 闲聊 88. 统计
alan图灵的模仿游戏的策略和解释
哲学与图灵（Turing）提出的历史模仿测试（1948-1952）的哲学最佳联系。我将研究图灵的模仿游戏或测试的各种版本的历史和认识论根源，并表明它们是在对话中发出的，实际上是科学的争议，最著名的是与物理学家和计算机先驱者道格拉斯·哈特里（Douglas Hartree），化学家和哲学家Michael Polanyi，Michael Polanyi和Neurosurgeon Geoffrey Jeffery Jeffers。将图灵的观点放在
图灵测试：言语行为是智力的标志
这本备受期待的选集虽然肯定不是图灵测试的最终定论，但同样值得成为有关该测试的主要信息来源。它不仅包括图灵的经典论文，还包括迄今为止主要答复的精选，所有答复都由编辑撰写的一篇引人入胜且深刻的文章串联起来。Stuart M. Shieber 的名字因其研究而为计算语言学家所熟知，而计算机科学家则因其关于 Loebner 图灵测试竞赛的辩论而广为人知，该辩论发表在十年前的《ACM 通讯》上（Shieber 1994a、1994b；Loebner 1994）。1 我希望这本选集也能为哲学家们所熟知。该选集以图灵论文的历史“前身”开篇：笛卡尔的两篇作品——他的《方法论》第 1 章第 2 节。 V (1637) 和他的“致纽卡斯尔侯爵的信”——之后是拉美特里的《机器人》（1748）中的选段。第二部分包含了核心内容：图灵 1950 年在《心灵》上发表的论文“计算机器和智能”，附带三篇“短篇小说”：两篇图灵早期（1951 年）且很难找到的文章——“智能机器，一个异端理论”和“数字计算机能思考吗？”——以及 1952 年 BBC 对图灵、MHA 纽曼、杰弗里·杰斐逊爵士和 RB 布雷斯韦特的电台采访记录，“自动计算机能被认为思考吗？” Shieber 的论文集（图灵，1950 年）非常重视文本的神圣性，并充斥着学术资料，将他精心编辑的再版与原版进行了比较（顺便说一句，原版现在可以在线获取，由 JSTOR.org 提供）。第三部分，也是最后一部分，包含了图灵的《心灵》论文在该期刊上发表时的即时反应，随后是现在经典的回应和一些较新的重要论文，一些按时间顺序排列，另一些按逻辑顺序排列。第一个发表的回应是 Leonard Pinsky 的早期（1951 年）讽刺作品“机器会思考机器思考吗？” Shieber 为该作品提供了简短而诙谐的介绍。接下来是四部曲，包括 Keith Gunderson 的重要作品《模仿游戏》（1964 年）、Richard Purtill 的回应（《打败模仿游戏》，1971 年）以及 Geoffrey Sampson 的《为图灵辩护》和 PH Millar 的《论模仿游戏的要点》1973 年对 Purtill 的回复。再往前推几十年，是 Robert M. French 于 1990 年发表的《潜认知和图灵测试的局限性》。接下来，按逻辑顺序而非时间顺序，是三部曲，包括 John
1. 什么是人工智能 1.1 像人一样行动：图灵测试方法
自然语言处理，使其能够成功地用英语交流； 知识表示，用于存储它所知道或听到的内容； 自动推理，使用存储的信息来回答并得出新的结论； 机器学习，用于适应新情况并检测和推断模式。图灵测试故意避免询问者与计算机之间的直接物理交互，因为皮尔逊的物理模拟对于智能来说是不必要的。然而，所谓的全面图灵测试包括视频信号，以便询问者可以测试受试者的感知能力，以及询问者将物理对象“通过舱口”的机会。通过将询问者与机器和其他人类参与者隔离开来，测试确保询问者不会受到机器外观或其声音的任何机械特性的影响。然而，询问者可以自由地提出任何问题，无论问题多么狡猾或间接，以努力揭露计算机的身份。例如，询问者可能会要求两名受试者进行一项相当复杂的算术计算，假设计算机比人类更有可能做出正确的回答；为了对抗这种策略，计算机需要知道什么时候它应该无法得到这类问题的正确答案，以便看起来像人类。为了根据情感性质发现人类的身份，询问者可能会要求两名受试者对一首诗或一件艺术品做出反应；这种策略要求计算机了解人类的情感构成。