人工智能研究和应用正在迅速发展。因此,国会在考虑是否在法案中纳入人工智能定义,以及如果要定义该术语或相关术语时,必然会关注立法的范围以及该定义的当前和未来适用性。在制定立法定义时,需要考虑的因素包括该定义是否足够广泛,不会妨碍法律在人工智能发展和演变过程中的未来适用性,同时又足够狭窄,可以明确法律影响的实体。一些利益相关者认识到定义人工智能的诸多挑战,试图定义可能有助于指导政策制定者的原则。研究表明,用于识别人工智能相关研究的定义不同,可能会导致对人工智能竞争、投资、技术转让和应用预测的分析和结果存在很大差异。1
爱因斯坦-波多尔斯基-罗森 (EPR) 操纵通常(隐式或显式)被视为幽灵般的超距作用的证据。操纵的另一种观点是,爱丽丝对鲍勃系统的物理状态没有因果影响;相反,爱丽丝只是通过对与鲍勃相关的系统进行测量来更新她对鲍勃系统状态的了解。在本文中,我们详细阐述了这一观点(从这一观点来看,“操纵”一词本身就不合适),并引出了 EPR 场景中相关性的资源理论处理。对于二分和多分场景,我们开发了由此产生的资源理论,其中自由操作是本地操作和共享随机性 (LOSR)。我们表明,在这个范式中,自由操作下的资源转换可以用一个半定程序实例来评估,从而使问题在数值上易于处理。此外,我们发现资源预序结构具有一些有趣的特性,例如无限的不可比资源家族。在展示这一点时,我们推导出新的 EPR 资源单调。我们还讨论了我们的方法相对于现有的“转向”资源理论的优势,并讨论了我们的方法如何阐明基本问题,例如哪些多部分组合可以用经典方式解释。
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在没有侧面信息的情况下,让我们首先引入了通常的猜测问题的对抗性扩展[1-10]。一方可以随意选择一个概率分布P,用于随机变量M,而不是字母M,并将她的选择传达给另一方(在先前考虑的,非对抗的情况下,P被游戏规则所构成)。在游戏的每一轮中,爱丽丝根据分布p随机选择一个值m,而鲍勃(Bob)对随机变量m的值进行了询问,一次是一个随机变量的值,直到他的猜测正确为止。例如,让我们考虑情况m = {a,b,c}。在这种情况下,鲍勃的第一个查询可能是b。如果爱丽丝回答负面,那么他的下一个查询可能是一个。假设这次爱丽丝在官能上回答,这一轮已经结束。鲍勃选择了查询的顺序,以最大程度地减少所产生的成本,提前双方已知的成本功能,仅取决于平均查询数量;爱丽丝选择先前的概率分布p来最大化这种成本。Alice和Bob的最佳策略都是显而易见的:对于Alice,它包括选择P作为M上方的均匀分布,而对于BOB,它包括以其先前概率的非进攻顺序查询M的值。
自成立以来,量子力学在预测实验的结果方面取得了巨大成功。,但该理论假设粒子的某些特性本质上是不确定的,这困扰了包括阿尔伯特·爱因斯坦在内的许多物理学家。他和他的同事在1935年描述的悖论中表达了他们的关注[1]:想象一下创建两个量子机械纠缠的粒子,并在两个分离的研究人员之间分发它们,后来命名为爱丽丝和鲍勃。如果爱丽丝测量了自己的粒子,那么她就会学到一些有关鲍勃粒子的信息,就像她的测量瞬间改变了他粒子状态的不确定性一样。为避免这种“距离怪异的动作”,爱因斯坦提出,位于量子框架下方是一组经典的“隐藏变量”,这些变量确切地确定了粒子的行为方式,而不是仅提供概率。
第三,选择测量轴的能力不允许超光线通信。爱丽丝可以选择是(i)测量s z还是(ii)测量s x,而这种选择瞬时会影响粒子b的量子状态。如果鲍勃(Bob)可以找到一种区分案例(i)和(ii)的方法,甚至从统计上讲,这将是一种侵犯相对性理论的方法!但事实证明这是不可能的。关键问题是量子状态本身无法衡量;只能测量可观察到的物品。假设爱丽丝的测量是ˆ S z,它折叠为b | | + z⟩或| - z⟩,每个都有概率1/2。< / div>鲍勃现在必须选择要执行的测量值。如果他测量了S Z,则结果为 +ℏ / 2或 - ℏ / 2,概率相等。如果他测量S X,则概率为: