雷丁大学说他们过了图灵测试元芳你怎么看

zqfddqr 2014-06-24 08:42:00

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-江沐风- 2014-06-25

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不懂，帮顶

中华雪碧 2014-06-25

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这你也能信。。。

evangelionxb 2014-06-25

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没见识过，估计不靠谱。

【⼈⼯智能】图灵测试 图灵测试（The Turing test）由艾伦·麦席森·图灵发明，指测试者与被测试者（⼀个⼈和⼀台机器）隔开的情况下，通过⼀些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进⾏多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是⼈还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有⼈类智能。图灵测试⼀词来源于计算机科学和密码学的先驱阿兰·麦席森·图灵写于1950年的⼀篇论⽂《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能⼒的⼀个预测，⽬前我们已远远落后于这个预测。测试内容测试内容图灵提出了⼀种测试机器是不是具备⼈类智能的⽅法。即假设有⼀台电脑，其运算速度⾮常快、记忆容量和逻辑单元的数⽬也超过了⼈脑，⽽且还为这台电脑编写了许多智能化的程序，并提供了合适种类的⼤量数据，那么，是否就能说这台机器具有思维能⼒？图灵肯定机器可以思维的， 图灵测试他还对智能问题从⾏为主义的⾓度给出了定义，由此提出⼀假想：即⼀个⼈在不接触对⽅的情况下，通过⼀种特殊的⽅式，和对⽅进⾏⼀系列的问答，如果在相当长时间内，他⽆法根据这些问题判断对⽅是⼈还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同⼈相当的智⼒，即这台计算机是能思维的。这就是著名的"图灵测试"（Turing Testing）。当时全世界只有⼏台电脑，其他⼏乎所有计算机根本⽆法通过这⼀测试。 [7] 要分辨⼀个想法是"⾃创"的思想还是精⼼设计的"模仿"是⾮常难的，任何⾃创思想的证据都可以被否决。图灵试图解决长久以来关于如何定义思考的哲学争论，他提出⼀个虽然主观但可操作的标准：如果⼀台电脑表现（act）、反应（react）和互相作⽤（interact）都和有意识的个体⼀样，那么它就应该被认为是有意识的。为消除⼈类⼼中的偏见，图灵设计了⼀种"模仿游戏"即图灵测试：远处的⼈类测试者在⼀段规定的时间内，根据两个实体对他提出的各种问题的反应来判断是⼈类还是电脑。通过⼀系列这样的测试，从电脑被误判断为⼈的⼏率就可以测出电脑智能的成功程度。图灵预⾔，在20世纪末，⼀定会有电脑通过"图灵测试"。2014年6⽉7⽇在英国皇家学会举⾏的"2014图灵测试"⼤会上，举办⽅英国雷丁⼤学发布新闻稿，宣称俄罗斯⼈弗拉基⽶尔·维西罗夫（Vladimir Veselov）创⽴的⼈⼯智能软件尤⾦·古斯特曼（Eugene Goostman）通过了图灵测试。虽然"尤⾦"软件还远不能"思考"，但也是⼈⼯智能乃⾄于计算机史上的⼀个标志性事件。

VRGroup课程工作 雷丁大学虚拟现实模块的小组课程。贡献者 -场景4 贝丝昆-场景3 场景2 丹尼尔汉娜-场景5 -场景6 -场景1 如果您想玩这个世界，请查看顶部的发行版部分（如果您未安装Unity）。由于100MB的提交限制，以后的提交不会出现在GitHub中。这个小组工作是关于创建虚拟世界的，我们的主题是不可能的世界。该项目是由Unity制作的，具有6个不同的场景以及连接所有其他场景的起始中心世界。中心地图上的数字与场景以及每个协作者在项目的哪个部分中做出的贡献相对应。场景1-我的梦想高CPU / GPU使用率警告场景2-墙壁跟随高CPU / GPU使用率警告场景3-浮动路径场景4-坠落在太空中场景5-中世纪世界非常高的CPU / GPU使用率警告场景6-绝对零世界控制项仅在重力或移动速度不同的情况下，控件在所有场景中仍保持一致。

雷丁电动汽车技术参数及整车CAN通讯协议.rtf

⼈⼯智能实践：TensorFlow笔记学习（⼀）——⼈⼯智能概述概述⼀、基本概念 1、什么是⼈⼯智能⼈⼯智能的概念：机器模拟⼈的意识和思维重要⼈物：艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）⼈物简介：1912年6⽉23⽇－1954年6⽉7⽇，英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之⽗，⼈⼯智能之⽗。相关事件：（1）1950年在论⽂《机器能思考吗？》中提出了图灵测试，⼀种⽤于判定机器是否具有智能的试验⽅法：提问者和回答者隔开，提问者通过⼀些装置（如键盘）向机器随意提问。多次测试，如果有超过30%的提问者认为回答问题的是⼈⽽不是机器，那么这台机器就通过测试，具有了⼈⼯智能。也就是⼯智能的概念："⽤机器模拟⼈的意识和思维"。（2）图灵在论⽂中预测：在2000年，会出现通过图灵测试具备⼈⼯智能的机器。然⽽直到2014年6⽉，英国雷丁⼤学的聊天程序才成功冒充了13岁男孩，通过了图灵测试。这⼀事件⽐图灵的预测晚了14年。（3）在2015年11⽉ science杂志封⾯新闻报道，机器⼈已经可以依据从未见过的⽂字中的⼀个字符，写出同样风格的字符，说明机器已经具备了迅速学习陌⽣⽂字的创造能⼒。消费级⼈⼯智能产品：国外（1）⾕歌Assistant （2）微软Cortana （3）苹果Siri （4）亚马逊Alexa 国内（1）阿⾥的天猫精灵（2）⼩⽶的⼩爱同学⼈⼯智能先锋：（1）GeoffreyHinton：多伦多⼤学的教授，⾕歌⼤脑多伦多分布负责⼈，是⼈⼯智能领域的⿐祖，他发表了许多让神经⽹络得以应⽤的论⽂，激活了整个⼈⼯智能领域。他还培养了许多⼈⼯智能的⼤家。⽐如LeCun就是他的博⼠后。（2）Yann LeCun：纽约⼤学的教授，Facebook⼈⼯智能研究室负责⼈，他改进了卷积神经⽹路算法，使卷积神经⽹络具有了⼯程应⽤价值，现在卷积神经⽹络依旧是计算机视觉领域最有效的模型之⼀。（3）Yoshua Bengio：蒙特利尔⼤学的教授，现任微软公司战略顾问，他推动了循环神经⽹路算法的发展，使循环神经⽹络得到⼯程应⽤，⽤循环神经⽹络解决了⾃然语⾔处理中的问题。 2、什么是机器学习机器学习的概念：机器学习是⼀种统计学⽅法，计算机利⽤已有数据得出某种模型，再利⽤此模型预测结果。特点：随经验的增加，效果会变好。简单模型举例：决策树模型预测班车到达时间问题描述：每天早上七点半，班车从A地发往B地，到达B 地的时间如何准确预测？如果你第⼀次乘坐班车，你的预测通常不太准。⼀周之后，你⼤概能预测出班车 8:00左右到达B地；⼀个⽉之后，随着经验的增加，你还会知道，周⼀常堵车，会晚10分钟，下⾬常堵车，会晚20分钟。于是你画出了如下的⼀张树状图，如果是周⼀，还下了⾬，班车会8:30到达；如果不是周⼀，也没有下⾬，班车会8:00到达。机器学习和传统计算机运算的区别：传统计算机是基于冯诺依曼结构，指令预先存储。运⾏时，CPU从存储器⾥逐⾏读取指令，按部就班逐⾏执⾏预先安排好的指令。其特点是，输出结果确定，因为先⼲什么，后⼲什么都已经提前写在指令⾥了。机器学习三要素：数据、算法、算⼒ 3、什么是深度学习深度学习的概念：深层次神经⽹络，源于对⽣物脑神经元结构的研究。⼈脑神经⽹络：随着⼈的成长，脑神经⽹络是在渐渐变粗变壮。⽣物学中的神经元：下图左侧有许多⽀流汇总在⼀起，⽣物学中称这些⽀流叫做树突。树突具有接受刺激并将冲动传⼊细胞体的功能，是神经元的输⼊。这些树突汇总于细胞核⼜沿着⼀条轴突输出。轴突的主要功能是将神经冲动由胞体传⾄其他神经元，是神经元的输出。⼈脑便是由860亿个这样的神经元组成，所有的思维意识，都以它为基本单元，连接成⽹络实现的。计算机中的神经元模型：1943年，⼼理学家McCulloch和数学家Pitts参考了⽣物神经元的结构，发表了抽象的神经元模型MP。神经元模型是⼀个包含输⼊，输出与计算功能的模型。输⼊可以类⽐为神经元的树突，输出可以类⽐为神经元的轴突，计算可以类⽐为细胞核。 4、⼈⼯智能 Vs 机器学习 Vs 深度学习⼈⼯智能，就是⽤机器模拟⼈的意识和思维。机器学习，则是实现⼈⼯智能的⼀种⽅法，是⼈⼯智能的⼦集。深度学习，就是深层次神经⽹络，是机器学习的⼀种实现⽅法，是机器学习的⼦集。⼆、神经⽹络的发展历史（三起两落）第⼀次兴起：1958年，⼈们把两层神经元⾸尾相接，组成单层神经⽹络，称做感知机。感知机成了⾸个可以学习的⼈⼯神经⽹络。引发了神经⽹络研究的第⼀次兴起。第⼀次寒冬：1969年，这个领域的权威学者 Minsky ⽤数学公式证明了只有单层神经⽹络的感知机⽆法对异或逻辑进⾏分类，Minsky 还指出要想解决异或可分问题

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