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World File Search System图灵机
计算机械和智能
♣H arnad：“机器”在图灵的论文中永远不会得到充分的定义，尽管最终将被称为“图灵机”（计算机的抽象描述）。这将在真实的物理系统，在世界上做某事和另一台物理系统之间引入系统的歧义，在正式的情况下模拟了第一个系统，但不是在做它所做的事情：一个例子是真实的飞机 - 一台机器 - 一台在现实世界中飞行的机器 - 在现实世界中飞行的机器，并且不是像飞机一样飞行的，而是像仿真的，而是在形式上仿真，''''''机器而不是图灵机的合理定义可能是任何动态的因果系统。使宇宙成为机器，分子是机器，以及瀑布，烤面包，牡蛎和人类。机器是否是人造的，显然是无关紧要的。唯一的相关属性是它是“机械”的，即按照物理因果定律的行为。“思考”永远不会通过图灵来定义；它将被操作定义所取代，即“思维就像思维一样”。这很好，因为在知道思维系统如何做到之前，无法在思考之前定义思维，而且我们还不知道如何做到这一点。，但我们确实知道我们的思想家是这样做的，无论它是什么，当我们想到的时候，我们知道何时（通过自省）。因此，思考的一种意识形式，已经通过指向我们所有人都有和知道的经验来定义。取而代之的是像盖洛普民意调查一样进行统计调查，以找出人们对思想的看法确实是浪费时间，正如图灵指出的那样 - 但是后来在论文中，他不必要地介绍了统计调查的等同于他通过图灵测试的标准！
一种具有自主规则学习和利用图像或文本进行泛化能力的人工智能非图灵计算机架构
自现代计算机历史开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主导架构，它由三个基本组件组成：用于输入的无限磁带、读写头和有限控制。在这种结构中，读写头可以读取的内容（即比特）与其写入/输出的内容相同。这实际上不同于人类思考或进行思维/工具实验的方式。更准确地说，人类在纸上想象/书写的是图像或文本，而不是它们在人脑中所代表的抽象概念。这种差异被图灵机忽略了，但它实际上在抽象、类比和概括中起着重要作用，而这些对于人工智能至关重要。与这种架构相比，所提出的架构使用两种不同类型的读写头和磁带，一种用于传统的抽象比特输入/输出，另一种用于特定的视觉输入/输出（更像是一个屏幕或一个带有摄像头观察它的工作区）。抽象比特与具体图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络、YOLO、大型语言模型等神经网络实现，准确率较高。作为示例，本文介绍了新的计算机架构（我们在此简称为“任氏机”）如何自主学习特定域中的乘法分配属性/规则，并进一步使用该规则生成一种通用方法（混合在抽象域和特定域中）来计算基于图像/文本的任意正整数的乘法。
讲座量子信息理论 - 数据科学
如果计算机技术强劲，那么图灵机（数学伪造的真实计算机）的概念在很大程度上仍然是不利的。Turing Machine建模了计算过程，并为可预测性和果断性的条件构成了基础。同时，它允许引入发票复杂性的尺寸。对于这一理论，现在是否通过穿孔卡中的孔或磁性层的磁化孔循环是微不足道的。它只有在Turing Machine-Remard of Bodys-the Thementation基础的理论中进行了编码，才能将自己确立为数学学科。显然这是现代数学一般计划的一部分，该计划自主从应用程序中创建自己的基础知识。
算法和数据结构简介1：...
▶更快/较慢的算法的简单示例。▶我们如何衡量算法的“好”是多么的“好”？通过渐近分析方法。▶排序算法：Insertsort，Mergesort，QuickSort，。。。▶基本数据结构：实现列表，堆栈，队列，集合，字典的方式。。。▶图上的算法：深度优先和广度优先搜索，拓扑排序，最短路径。▶动态编程：避免重复工作的一种方法。应用程序，例如图像的接缝雕刻。▶语言处理算法/数据结构（例如Java或Python源代码）。语法，语法，解析。▶算法和计算的限制是什么？浏览复杂性理论（棘手的问题，P与NP）和可计算理论（无法解决的问题，图灵机，停止问题）。
物理计算：统一实数计算以实现节能计算
摘要：物理计算统一了实值计算，包括模拟、神经形态、光学和量子计算。许多实值技术在能源效率方面有所改进，使每次计算的面积更小，并有可能提高算法的扩展性。与数字计算在应用程序开发中深厚的理论基础相比，这些物理计算技术缺乏强大的计算理论来指导应用程序开发。我们考虑了实值图灵机模型的可能性、这些技术的潜在计算和算法机会、对实现应用程序的影响以及由该模型产生的计算复杂性空间。这些技术在提高能源效率、使每次计算的面积更小以及有可能提高算法的扩展性方面显示出了希望。
关于脉冲神经网络的计算能力和复杂性
近十年来，基于人工脉冲神经网络的神经形态架构兴起，例如 SpiNNaker、TrueNorth 和 Loihi 系统。这些架构中的大规模并行性以及计算和内存的共置可能使能耗比传统的冯·诺依曼架构低几个数量级。然而，到目前为止，由于缺乏正式的机器模型和神经形态计算的计算复杂性理论，因此无法将其与更传统的计算架构进行比较（特别是在能耗方面）。在本文中，我们迈出了建立这种理论的第一步。我们引入脉冲神经网络作为机器模型，与我们所熟悉的图灵机不同，信息及其操作共置在机器中。我们引入了典型问题，定义了复杂性类的层次结构，并提供了一些初步的完整性结果。
无限复杂的机器
无限复杂机器 Eric Steinhart 教授，威廉帕特森大学哲学系。网站：www.ericsteinhart.com 出版为：Steinhart, E. (2007) 无限复杂机器。在 A. Schuster（编辑）智能计算无处不在。纽约：Springer，25-43。 摘要：无限机器 (IM) 可以执行超级任务。超级任务是在有限时间内完成的一系列无限操作。无论我们的宇宙是否包含任何 IM，它们都值得作为有限机器的上限进行研究。我们介绍 IM 并描述它们的一些物理和心理方面。加速图灵机（ATM）是一种执行每个下一步操作的速度都快一倍的图灵机。它可以在有限的时间内执行无限多的操作。许多 ATM 可以连接在一起以形成无限强大代理的网络。ATM 网络也可以被认为是无限复杂机器人的控制系统。我们描述了一个机器人，它的视网膜、大脑和运动控制器上都有一个密集的 ATM 网络。这样的机器人可以执行心理超级任务——它可以感知无限详细的物体的所有细节；它可以制定无限的计划；它可以做出无限精确的动作。无限的 IM 层次结构可能会实现无处不在的智能计算的深层概念。关键词：无限计算机、无限思维、超级任务、复杂性。1. 简介我们讨论各种无限强大的机器及其无限复杂的操作。我们不会争论这种机器的存在。1 我们在这里的唯一目的是开始绘制所有可能的机器和思维的逻辑空间（见 Doyle，1991）。如果我们有该逻辑空间的地图，我们就可以在那里找到自己。然后我们可以提出有关我们的认知能力的问题。例如，如果我们的大脑只是有限强大的机器，我们可以问这种有限性是必要的还是仅仅是偶然的（例如，基于我们的大脑是由某些物质构成的这一事实）。如果我们有该逻辑空间的地图，我们就可以研究人工制品能力的上限。也许我们可以让人工智能比我们的大脑强大得多。它们可以使用完全不同的物理学（例如量子力学计算机）。如果这些人工制品的能力有限，我们可以想知道为什么。如果它们的能力无限强大，那么拥有所有可能智力的逻辑空间图有助于我们了解它们能做什么和不能做什么。因此，可能智力的逻辑空间图在很多方面都很有用。
水溶液中无机离子材料的晶体成核和生长
我们展示了如何分别培训算法思维和程序的第一步。没有假定学习者有任何先前的经验。在实践中描述并测试了两名10年级学生的一般框架和一系列培训任务。都能够在两天内使用笔和纸编写相对复杂的程序。要训练算法思维，将计算问题作为游戏提交给学习者。粗略地说，获胜的策略对应于解决该问题的算法。因此，如果学习者在各种情况下始终如一地赢得游戏，则表明他们找到了算法。我们描述了将计算问题转化为这样的游戏的一般机制。对于编程部分，向学习者展示了如何从跟踪构建程序。程序是用简单的语言指定的，该语言取决于计算的基本模型（考虑图灵机，倒计计算机或构造设置架构）；这样的模型可以看作是概念机。
1 量子 Lambda 演算
20 世纪 30 年代，Church 和 Curry 开发了 lambda 演算，这是一种表达高阶函数的形式化方法。简而言之，高阶函数是一种输入或输出“黑箱”的函数，而黑箱本身也是一个 (可能是高阶的) 函数。高阶函数是一种计算能力强大的工具。事实上，纯无类型 lambda 演算具有与图灵机 (Turing, 1937) 相同的计算能力。同时，高阶函数对程序员来说是一种有用的抽象。它们构成了函数式编程语言的基础，例如 LISP (McCarthy, 1960)、Scheme (Sussman and Steele Jr, 1975)、ML (Milner, 1978) 和 Haskell (Hudak et al., 2007)。在本章中，我们将讨论如何将高阶函数与量子计算相结合。我们认为这是一个有趣的问题，原因有很多。首先，高阶函数与量子现象的结合带来了纠缠函数的前景。某些众所周知的量子现象可以自然地描述为