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World File Search System图灵奖
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
人奖
您可能不熟悉Karen Clark，但绝对可以肯定的是她对您的生活产生了影响。1987年，克拉克女士开发了第一个极端天气保险模式，此后该行业一直在使用它。克拉克女士的数学模型提供了新的方法来理解和管理与极端天气相关的风险。她的模型不仅关注糟糕的情况或历史数据，而且还强调了潜在结果的概率分布。与100亿美元的飓风损失相比，有什么机会是什么？保险公司需要对每个资产的概率进行见解，以便他们可以评估偿付能力障碍事件的可能性以及各种弹性策略的成本和收益。继续依赖基于碳的经济及其对极端天气和环境灾难的影响带来了挑战。毫无疑问，克拉克的风险和弹性公式将变得更加重要。当克拉克（Clark）开始时，灾难再保险主要是从伦敦劳埃德（Lloyd's）写的。“我在劳埃德图书馆的第一个演讲给了100个男性承销商。我不仅是一个女人，而且我是一个美国女人，而且我怀孕了七个月。”“随之而来的是，我正在运营一台便携式计算机。许多承销商从未见过便携式计算机，更不用说使用了。”克拉克没有回头。她是第一家灾难建模公司（应用保险研究）的创始人，在国际上被认为是灾难风险建模领域的专家。她是最负责彻底改变和重塑保险公司，再保险公司和金融机构的方式的人。
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