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单元 7 人工智能基础知识
计算机是否具有人工智能？艾伦·图灵提出了一个测试来回答这个问题。满足图灵对人工智能定义的计算机应该能够做人类应该做的事情，例如写文章、识别名人照片、进行对话、创作音乐、解决推理测试等。要通过图灵测试，人工智能应该具备自然语言处理、知识表示、推理和机器学习等能力。自然语言处理 (NLP) 领域涉及理解计算机如何理解和复制英语等人类语言。不同的 NLP 模型执行各种任务，例如情绪分析，即句子的语调、机器翻译（如 Google Translator）和语音识别（如 Alexa、Siri）。生成式预训练 Transformer 或 GPT 是一种自然语言处理模型。一种名为 GPT-3 的人工智能，经过数百万篇在线文章和帖子的训练，可以根据提示生成类似人类的文本段落。人工智能是一项强大的技术，正在迅速发展。人工智能能够执行许多任务。人工智能可以在语言之间进行翻译。它可以击败最优秀的国际象棋选手。它可以识别图像和视频中的物体。它已进入股票交易、自动驾驶汽车和许多此类应用领域。神经网络和机器学习可以创造性地生成文本、音乐作品，甚至可以以著名画家的风格绘画。人工智能的一些主要应用领域包括：气候科学、金融、网络安全和自然语言处理。人工智能的最终目标是制造像人类一样思考的机器。这个想法被称为通用人工智能。与当前致力于解决特定任务的人工智能系统不同，具有通用人工智能的机器将能够学习和执行多项任务。随着人工智能的进步和发展，有关人工智能伦理的问题变得更加突出。
ACM AM Turing奖授予了两名领导的研究人员
纽约，纽约，2025年3月5日 - ACM，计算机协会，今天，Andrew G. Barto和Richard S. Sutton是2024 ACM A.M.的接受者图灵（Turing）因发展强化学习的概念和算法基础而奖。在从1980年代开始的一系列论文中，Barto和Sutton介绍了主要思想，构建了数学基础，并开发了强化学习的重要算法，这是创建智能系统的最重要方法之一。Barto是马萨诸塞大学阿默斯特大学的信息和计算机科学名誉教授。Sutton是艾伯塔大学（University of Alberta）的计算机科学教授，Keen Technologies的研究科学家，AMII的研究员（Alberta Machine Intelligence Institute）。ACM A.M.图灵奖，通常称为“计算机上的诺贝尔奖”，带有100万美元的奖金，并提供了Google，Inc.提供的财务支持。该奖项以英国数学家Alan M. Turing的名字命名，他阐明了计算机的数学基础。什么是强化学习？人工智能（AI）的领域通常与建造代理有关，即感知和行动的实体。更聪明的代理人是那些选择更好的行动方案的代理商。因此，某些行动方案比其他行动更好的概念是AI的核心。奖励 - 从心理学和神经科学中借来的一个术语 - 指示提供给与其行为质量相关的代理商的信号。强化学习（RL）是学习信号更成功地学习的过程。从奖励中学习的想法已经熟悉了数千年。后来，艾伦·图灵（Alan Turing）1950年的论文“计算机和智能”，解决了“ can can
人工智能简介：图文指南
机器脑功能主义者 心智与大脑的分离 物理符号系统假说 智能行为理论 机器真的能思考吗？ 图灵测试 勒布纳奖 图灵测试的问题 机器内部：Searle 的中文房间 Searle 的中文房间 对 Searle 的一个回答 应用复杂性理论 理解是一种突现属性吗？ 用正确的东西制造的机器 人工智能与二元论 大脑假体实验 罗杰·彭罗斯和量子效应 彭罗斯和哥德尔定理 量子引力和意识 人工智能真的是关于思考机器吗？解决意向性问题 研究认知主义立场 超越埃尔西 认知建模 模型不是一种解释 线虫 真正理解行为 降低描述级别 简化问题 分解和简化 模块基础 微观世界 早期成功：玩游戏 自我完善程序 在内部表示游戏 蛮力“搜索空间”探索 无限的国际象棋空间 使用启发式方法 深蓝
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）。
实践中的 AI 安全
如果没有各合作伙伴和合作者的支持和努力，本工作手册的创建不可能实现。与以往一样，艾伦图灵研究所公共政策计划伦理主题研究团队的所有优秀成员从几年前开始就一直为该项目提供重要且不可或缺的支持，我们的公共政策计划联合主任 Helen Margetts 和 Cosmina Dorobantu 也是如此。我们非常感谢 Conor Rigby，他领导了本工作手册的设计并在其迭代过程中提供了非凡的反馈。我们还要感谢为本文档创建了各种插图的 Johnny Lighthands，以及 Alex Krook 和 John Gilbert，他们的投入和见解帮助本工作手册顺利完成。特别感谢苏格兰地方政府数字办公室、国家健康与护理卓越研究所 (NICE) 以及 Carolyn Ashurst、Kamalaruban Parameswaran、Ruth Drysdale、Ryan Burnell、Elhassan Mohamed（阿兰图灵研究所）帮助我们测试活动并审查本工作簿中包含的内容。最后，我们要感谢 Madeleine Waller（伦敦国王学院）的细致同行评审和及时反馈，这极大地丰富了本文档。
提示Avanzado＆Machine Learning
语言模型是从一个简单的问题中诞生的：“我们可以教一台机器理解和生成人类语言吗？”1950 - 60年的十年：艾伦·图灵（Alan Turing）已经通过著名的图灵测试提出了这个想法，以测量机器是否可以模仿人类的智能。 div>1980-90：出现了第一个基本神经网络。 div>连接节点的层层用于解决数据分类或模式识别等问题。 div>2010年：由于计算能力和大量数据，深度学习繁荣。 div>示例：诸如Alexnet之类的深神经网络彻底改变了图像处理，激发了文本分析的改进。 div>2017年：革命性的变化带有文章“您需要的所有注意力”（Google），介绍了变形金刚，LLM的基础。 div>变形金刚允许关注最相关词的文本，从而大大提高了预测质量。 div>2018年至今：对GPT（OpenAI）和Bert（Google）等模型进行了培训，这些模型是使用大量数据培训的LLMS，可以理解和生成更精确的语言。 div>
战场态势感知中的人工智能技术
自1950年阿兰·图灵提出“图灵测试”以来，人工智能技术得到了快速发展。目前，人工智能的应用主要集中在商业领域，而尚未广泛渗透到军事领域。随着现代信息技术的快速发展，人工智能技术将在未来智能化战争中发挥重要作用。同时，在高技术条件下的未来战争中，战争形态逐渐趋向于“实时战争”和“分秒战争”。战争节奏快、时间短、精度高；有人机与无人机混合编队逐渐成为主流，这对战场态势感知提出了更高的要求。而且战场态势感知能力存在于陆、海、空、天、电等作战领域，在电磁频谱、信息环境、认知维度等领域具有高度的紧密协同性，使战场态势感知与理解难度越来越大。如何快速准确地融合海量信息，形成完整准确的战场态势，是亟待解决的关键问题。本文将主要探讨如何发挥人工智能技术的作用，提高战场态势感知的有效性。
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
人工智能的道德治理
一切始于英国数学家阿兰·图灵提出的问题——“机器能思考吗？”科学家们试图回答这个问题，这催生了人工智能。顾名思义，“人工智能”是机器表现出的非自然智能，与人类和其他动物的自然智能不同。人工智能基于这样的信念：人类智能可以被模仿和计算机生成。自 20 世纪 50 年代以来，人工智能研究发展迅速。图灵关于思考机器的想法得到了麻省理工学院 (MIT) 的美国联合创始人马文·明斯基的进一步发展，他证明了人工神经网络可以自动生成。这反过来又导致了 20 世纪 80 年代个人电脑的兴起，现在又导致了埃隆·马斯克以成功的特斯拉品牌推出自动驾驶汽车。2014 年，日本任命了第一位 AI 董事会成员 VITAL，3 因 AI 能够比人类更快地预测市场趋势而拯救了投资公司 Deep Knowledge Ventures，使其免于破产。围绕 AI 的研究、开发和创新仍在继续，包括预测、图像分析、语音识别、机器学习等，影响着人们、利润和地球。
超级计算的案例
在本文中，超计算指的是可以构建形式系统，识别、设计、构建或利用物理系统，这些系统具有超越图灵机的能力。超计算通常指可以计算非递归函数的系统，但也有人谈到超图灵系统，它不一定计算任何非递归的东西，但在复杂性或其他指标方面却胜过图灵机。然而，一般来说，超计算和超图灵这两个术语往往可以互换使用，不同的学科对其中一个术语略有偏好。我希望说服你，数学或物理学中没有任何东西可以阻止这种系统的实现。但从某种意义上说，这是一个次要问题，因为即使我们接受超计算在物理现实中没有任何基础，它仍然是一个非常有用的逻辑思想，它提供了一个比其单纯的计算对应物更全面的数学、物理和生物过程模型。借用 MacLennan 的话 [1] ，基于标准递归的可计算性本身无法满足对具有正交幂概念的模型的现实和迫切需求，尤其是当计算