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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。
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1（3）：14-27人工智能和机器...
本研究研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）在增强机器人决策，适应性和学习能力方面的变革作用。通过集成AI和ML算法，机器人正在从预编程的工具中演变为能够在复杂而动态的环境中有效运行的智能合作者。本文提供了关于机器人技术的AI和ML的全面概述，探索了其基本原则，各个行业的不同应用以及相关的挑战。通过基于案例研究的方法，该研究分析了AI驱动机器人在制造，医疗保健，物流和工业检查中的现实实施，这表明了它们对效率，生产力和安全性的重大影响。这些发现突出了AI和ML对各个部门彻底改变的潜力，同时强调需要进行持续的研究和负责任的发展来解决道德考虑，并确保智能机器人安全地融入社会。
机器上欺骗的逆向工程
这项工作对对抗机器学习领域中欺骗的反向工程（红色）进行了全面探索。它深入研究了机器和以人为中心的攻击的复杂性，从而使人们对如何对对抗性策略进行了整体理解，以保护AI系统。对于以机器为中心的攻击，我们涵盖了用于像素级扰动，对抗显着性图和受害者模型信息的反向工程方法。在以人为中心的域名的领域中，重点转移到生成的图像中的生成模型信息和操纵定位。通过这项工作，我们就与红色相关的挑战和机遇提供了前瞻性的看法。此外，我们在AI安全和值得信赖的计算机愿景领域提供了基础和实用的见解。
量子GO机器
go被视为人工智能的测试床。通过引入某些量子效果，例如波形的叠加和塌陷，我们通过使用相关的光子对纠缠在极化自由度中的相关光子对，从而实验证明了GO的量子。随着两个玩家轮流将石头放置在时间序列中时，生成状态的希尔伯特空间的总维度会增长。作为非确定性和不完美的信息游戏更加困难地使用nowa-days技术解决，我们兴奋地发现，量子物理学的固有随机性可以带来游戏中的非确定性特征，而这种特征在策略对方中不存在。一些量子资源（例如共会或纠缠）也可以编码以代表量子石的状态。调整量子资源可能会改变单个游戏的平均不完美信息（因为经典GO是一个完美的信息游戏）。我们通过显示从量子状态不同类别获得的时间序列数据的不可预测性来进一步验证其非确定性特征。最后，通过将量子与一些典型的游戏进行比较，这些游戏经过广泛研究，我们发现Quantum Go可以涵盖广泛的游戏困难，而不是单点。我们的结果建立了一个范式，通过使用固有的量子特征和资源来发明具有量子功能的新游戏，并为对古典和量子机学习的新算法提供了一种多功能平台。
计算机器与智能
在我们明确“机器”一词的含义之前，我们在§1中提出的问题不会十分明确。我们自然希望允许在我们的机器中使用各种工程技术。我们还希望允许这样一种可能性，即一名工程师或一组工程师可以制造一台可以工作的机器，但其操作方式无法由其建造者令人满意地描述，因为他们采用的方法主要是实验性的。最后，我们希望将以通常方式出生的人排除在机器之外。很难制定满足这三个条件的定义。例如，有人可能会坚持认为工程师团队应该全部是同一性别，但这实际上并不令人满意，因为可能有可能从一个人的皮肤细胞（比如说）中培养出一个完整的个体。这样做将是一项值得最高赞扬的生物技术壮举，但我们不会倾向于将其视为“建造一台思考机器”的情况。这促使我们放弃允许使用各种技术的要求。鉴于目前人们对“思维机器”的兴趣是由一种特殊的机器引起的，这种机器通常被称为“电子计算机”或“数字计算机”，因此我们更愿意这样做。根据这一建议，我们只允许数字计算机参与我们的游戏。
Google翻译的机器
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