人工智能 图灵及图灵测试
有关图灵的名词解释
有关图灵的名词解释谈及计算机科学史上最重要的人物，图灵（Alan Turing）无疑是一个不可忽视的名字。
他将计算机科学带入了一个新的纪元，开创了许多重要的概念和理论。
本文将解释和探讨与图灵相关的几个重要名词。
1. 图灵机（Turing Machine）图灵机被认为是计算机科学的奠基之石。
它是一种理论计算机模型，由图灵于1936年提出。
图灵机包括一个无限长的纸带和一种移动的读写头。
纸带上划分成了一系列的格子，每个格子上可以写入一个符号。
读写头可以在纸带上进行读取、写入和移动操作。
图灵机的规则包括一个状态表，定义了读写头在纸带上移动的方式和每次移动后需要执行的操作。
图灵机是一种抽象的、理论上的计算机模型，可以模拟任何其他的计算机或计算过程。
2. 图灵完备性（Turing Completeness）图灵完备性是指一种计算系统具备与图灵机等价的计算能力。
如果一个计算系统具备图灵完备性，那么它可以模拟图灵机，也就是说，可以执行任何图灵机能执行的计算任务。
图灵完备性是计算机科学中的一个重要概念，用于评估和比较不同计算系统的能力。
3. 图灵测试（Turing Test）图灵测试是图灵于1950年提出的一个概念性测试，用于评估机器是否具备智能。
在图灵测试中，一个人与一台机器进行文字交流，如果这个人无法确定他在与机器还是与另一个人交流，那么这台机器被认为通过了图灵测试，具备了智能。
图灵测试是人工智能领域的一个重要指标，至今仍被广泛应用于衡量机器智能水平。
4. 图灵奖（Turing Award）图灵奖是计算机科学领域最高荣誉，由美国计算机协会（ACM）每年颁发给在计算机科学领域做出杰出贡献的人士。
该奖项以图灵的名字命名，旨在纪念他对计算机科学的重要贡献。
图灵奖在计算机科学界具有极高的声望，获得该奖的人士被认为是对计算机科学做出了突出贡献的杰出人物。
5. 图灵研究所（Turing Institute）图灵研究所是一个致力于推动科学和工程领域创新的机构。
图灵测试是什么
图灵测试是什么图灵测试（又称“图灵判断”）是图灵提出的一个关于机器人的著名判断原则。
所谓图灵测试是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。
1950年，图灵发表了具有里程碑意义的论文《电脑能思考吗？》，第一次提出“机器思维”的概念。
实验描述一种确定计算机是否会思考的实验．一个人向计算机发问，另一个不知情的人试图从回答中区分是人还是计算机．如果计算机没有被辨认出，便通过了图灵实验．到目前为止，只有一台机器通过实验。
实验方法为了检验一台机器是否能合情理地被说存在思想，人工智能的始祖阿伦·图灵提出了一种称作图灵试验的方法，假设有一台电脑，其性能正如上面描述的思维：按照图灵试验，该电脑和某个自愿者同时接受检查。
还放一个人作为质问者。
电脑和自愿者在质问者的视线之外，质问者必须有意识的提出一些检验问题，依赖他们双方做出的回答，来决定两者谁为电脑谁为人类，这些问题以及质问者收到的回答，全部用一种非人格的模式传送，例如打印在键盘上或展现在屏幕上。
质问者不允许从任何一方得到除了这种问答之外的信息。
判断依据自愿者真实地回答问题并试图说服质问者，他确实是人而另外一个是一台电脑；但是该电脑已被编好了“说谎”的程序，也试图说服质问者它是人。
如果质问者在一系列的这种检验的过程中、不能以任何一种方式证明哪个是真正的人、那么该电脑(或电脑程序、或程序员、或设什者等等)一定是通过了这一检验：”虽然说，不管质问者首先提出什么，都能设想出一种方法让电脑如人的样子去回答那个特殊问题。
但是，在电脑缺乏任何理解能力的情况下，会因为不断的询问而显露出缺陷来。
尤其是对于具存创造性和需要真正理解的问题，只要质问者能提出具有创造性或需要真正理解的问题，偶尔也可以问一个完全无聊的问题，或者可以加上一两个表面上听起来像是无聊的、而实际上有一点意义的问题,看看电脑能否检测出差别来。
通过实例2014年6 月8 日，英国雷丁大学在著名的伦敦皇家学会举办了一场“图灵测试”，一个俄罗斯团队开发的一款名为“尤金·古兹曼”的计算机软件通过了测试。
图灵测试介绍 图灵机的工作原理详解
图灵测试介绍图灵机的工作原理详解图灵测试简介图灵测试（TheTuringtest）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。
图灵测试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（TuringTesTIng）。
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。
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。
图灵与图灵机
图灵与图灵机阿兰〃麦席森〃图灵Alan Mathison Turing ，6月23日生于英国伦敦。
是英国著名的数学家和逻辑学家，被称为计算机科学之父、人工智能之父，是计算机逻辑的奠基者，提出了“图灵机”和“图灵测试”等重要概念。
人们为纪念其在计算机领域的卓越贡献而设立“图灵奖”。
中文名：阿兰〃麦席森〃图灵外文名：Alan Mathison Turing 国籍：英国民族：英格兰出生地：英国伦敦出生日期：1912年6月23日逝世日期：1954年6月7日职业：数学家及计算机逻辑学家毕业院校：剑桥大学国王学院信仰：科学主要成就：提出“图灵机”概念提出“图灵测试”概念开创非线性力学破解德国密码系统Enigma代表作品：《论数字计算在决断难题中的应用》，《机器能思考吗？》阿兰〃麦席森〃图灵阿兰〃麦席森〃图灵阿兰〃麦席森〃图灵随着时代的进步，英国的法律不再视同性恋为违法行为并开始允许同性伴侣民事结合。
在这一大环境下，2009年9月10日，英国当时的首相戈登.布朗正式代表英国政府向图灵因为同性恋被定罪并导致其自杀公开道歉，阿兰〃麦席森〃图灵正式获得平反。
阿兰〃麦席森〃图灵1948年，应邀加入英国曼彻斯特大学从事研究工作，担任曼彻斯特大学计算实验室副主任。
1949年，成为世界上第一位把计算机实际用于数学研究的科学家。
1950年，发表论文“计算机器与智能”，为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。
提出著名的“图灵测试”理论。
1951年，从事生物的非线性理论研究。
年仅39岁的图灵，被选为英国皇家学会会员。
1952年，在当年保守和冷战的时代，当警察得知图灵与同性朋友密切交往的消息之后，同性恋倾向的图灵被逮捕入狱。
在法庭审判过程中，图灵明确告知人们，他认为自己没有做错什么事。
在那个观念相对保守的年代，为了避免被判刑入狱，图灵被迫选择了为期一年的雌性激素注射的所谓“治疗”，才得以重新返回研究工作。
1953年-1954年，继续在生物和物理学等方面的研究。
图灵测试和图灵机论文
图灵测试和图灵机学院计算机科学与技术学院班级零八级计算机科学与技术（师范）姓名刘时辰学号 20081201052摘要：图灵测试（又称“图灵判断”）是图灵提出的一个关于机器人的著名判断原则。
所谓图灵测试是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。
被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。
一种测试机器是不是具备人类智能的方法。
关键字：人工智能图灵测试图灵机阿兰.图灵正文：1图灵测试1.1 如果说现在有一台电脑，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，使这台电脑能够做一些人性化的事情，如简单地听或说。
回答某些问题等。
那么，我们是否就能说这台机器具有思维能力了呢?或者说，我们怎样才能判断一台机器是否具存了思维能力呢?为了检验一台机器是否能合情理地被说成在思想，人工智能的始祖阿兰·图灵提出了一种称作图灵试验的方法。
此原则说：被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。
测试时，测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置（如键盘）向被测试人问一些问题，这些问题随便是什么问题都可以。
问过一些问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就是有人类智能的。
目前还没有一台机器能够通过图灵测试，也就是说，计算机的智力与人类相比还差得远呢。
比如自动聊天机器人。
同时图灵试验还存在一个问题，如果一个机器具备了“类智能”运算能力，那么通过图灵试验的时间会延长，那么多长时间合适呢，这也是后继科研人员正在研究的问题1.2 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。
“图灵测试”、“反转图灵测试”与心智的意义
南京师大学报（社会科学版）/Jul. 2018 / No. 4心理学理论与应用研究“图灵测试”、“反转图灵测试”与心智的意义蒋 柯*［摘 要］ “图灵测试”被设计出来是为了检验计算机是否拥有了人类的智能。
但是“图灵测试”一旦确立，同时也成为了计算机智能（人工智能）发展的导航标，即人工智能的发展都指向了能够满足“图灵测试”的技术标准的方向。
文章通过对“图灵测试”的历史性分析，并结合“反转图灵测试”的论证，进一步指出：人类心智是一种历史性建构，即是人类的社会性交往塑造了人类心智的计算逻辑；自从有了计算机以后，人类智能和计算机智能的互动也在进行着另一种心智建构活动，其结果就是“人—机智能”。
“人—机智能”建构将是后现代人类智能和计算机智能的弥合进路。
［关键词］ 人工智能；图灵测试；反转图灵测试；心智；建构近年来，随着计算机科技和人工智能领域内不断涌现出来的新兴成果，社会公众与学术界都不由得产生了这样的担忧：机器有可能拥有和人类一样的智能吗？如果机器拥有了智能，会不会超越人类而成为这个世界的新的主宰呢？拥有了智能的机器还是机器吗，人类是否应该让拥有智能的机器享有和人类一样的社会和伦理权利呢？诸如此类的问题，有的表达了人们对未来的某种担忧，有的则是欣喜，但所有的追问实际上都表达了这样一个根本性的问题，即“如果机器拥有了智能将会怎样？”要能够言说这个问题，我们首先要思考另一个问题：“心智究竟是什么？”关于心智的思考由来已久，其中的争论与分歧也非常多。
本文并不敢斗言承前人之意而定今日之理，要为心智的意义作注之类。
本文的目的是希望梳理这样一条线索：即自计算机技术发端以来，伴随着人工智能技术的演进，以及人类在机器智能化进路上的所取得的成绩，关于“心智”意义的解释策略也在悄然变化；进而论证：心智本身并不是一个固定不变的概念，心智是在人和世界、人和机器的交互作用过程中的一种历史性建构。
一、 “图灵测试”与“唯一心智”问题70多年前，图灵构想了一个衡量计算机是否“是有智能的”的标准，这就是“图灵测试”。
图灵测试
图灵测试图灵测试是人工智能（AI）中用于确定计算机是否能够像人类一样思考的方法。
该测试以转动测试的创始人Alan Turing和英国计算机科学家，密码学家，数学家和理论生物学家的名字命名。
图灵提出，如果一台计算机可以模仿特定条件下的人类反应，就可以说它拥有人工智能。
最初的图灵测试需要三个终端，其中一个终端与另外两个终端在物理上是分开的。
一个终端由计算机操作，而另外两个终端由人操作。
在测试期间，其中一个人充当提问者，而第二个人和计算机充当受访者。
提问者使用指定的格式和上下文询问特定主题领域内的受访者。
在预设的时间长度或问题数量之后，然后询问提问者以确定哪个答复者是人，哪个是计算机。
该测试重复多次。
如果提问者在一半或更少的测试中做出正确的判断，则计算机被认为具有人工智能，因为提问者将其视为与人类受访者“一样人”。
图灵测试的历史该测试以Alan Turing命名，他在20世纪40年代和50年代开创了机器学习的先河。
图灵在曼彻斯特大学的1950年论文“计算机械和智能”中引入了这项测试。
在他的论文中，图灵提出了所谓的“模仿游戏”的转折。
模仿游戏不涉及AI，而是三个独立房间中的三个人类参与者。
每个房间通过屏幕和键盘连接，一个包含男性，另一个包含女性，另一个包含男性或女性法官。
女性试图说服法官说她是男性，法官试图传播哪个是哪个。
图灵改变了这个游戏的概念，包括AI，人类和人类提问者。
提问者的工作就是决定哪个是AI，哪个是人。
科学的形成测试，很多AI已经能够通过; 其中一个是由Joseph Weizenbaum创建的名为ELIZA的程序。
图灵测试的局限性图灵测试多年来一直受到批评，特别是因为从历史上看，提问的性质必须受到限制，才能让计算机展现出类似人类的智慧。
多年来，如果提问者提出了问题，计算机可能只会获得高分，因此他们有“是”或“否”答案或涉及狭窄的知识领域。
当问题是开放式的并且需要对话答案时，计算机程序不太可能成功地欺骗提问者。
《人工智能》测试题答案
3.人工智能的基本技术有哪些？并简述各种技术。
4.不确定性推理与通常的确定性推理有哪些差别？
证明题
5. 设有子句集： S
I x R x ,I a , R y
L y ,L a
其中 I x R x 是目标公式否定后得到的子句。现要求用线性输入策略对子句集进行
归结。 6． 已知
F: ( x)(( y)( A(x, y)∧ B(y))
4.产生式系统由三个部分所组成，即 ___________，___________和___________。
5.用归结反演方法进行定理证明时，可采取的归结策略有
___________、___________、
_________、 _________、_________和_________。 6. 宽 度 优 先 搜 索 对 应 的 数 据 结 构 是 ___________________ ； 深 度 优 先 搜 索 是
23. 产生式就是逻辑蕴涵式。 24. 正向推理是自底向上的综合过程，而反向推理则是自顶向下的分析过程。 25. 框架适合表达结构性的知识。 26. 语义网络是由节点和边组成的一种有向网，可用于表示事物间的关系。 27. 确定性理论是一种精确推理模型。 28. 基本概率分配函数之值是概率。 29. 黑板模型适于求解那些大型复杂且可分解为一系列层次化的子问题的问题。 30. 自然语言理解包括语音理解和文字理解。 31.在谓词逻辑中，由于子句中含有变元，所以不能直接消去互补文字，需要用最一般 合一对变元进行代换，然后才能进行归结 四、名词解释 1. 可解结点 2. 专家系统 3. 状态空间 4. 产生式系统 5. 图灵测试（ Turing Test ）
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在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献， 如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验， 那它就是智慧的
图灵实验的本质
就是让人在不看外型的情况 下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这 个机器就是智慧的。
不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，
如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人 士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝 尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的 基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有 这个东西，更不用说什么网络了。
• Computer needs to posses:Natural language processing, Knowledge representation, Automated reasoning, and Machine learning • Problem: 1) Turing test is not reproducible, constructive, and amenable to mathematic analysis. 2) What about physical interaction with interrogator and environment? • Total Turing Test: Requires physical interaction and needs perception and actuation.
人工智能之父
——图灵（Turing）
英国数学家Turing(图灵)（1912-1954） 1936年提出了一种理想计算机的数 学模型（图灵机，论文“理想计算 机”）。 1950年提出了图灵试验，发表了 “计算机与智能”的论文（“计算机 能思维吗”），提出机器能够思维的 论述。 图灵奖。
如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道 什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表 现是什么？ 你可以说科学家有智慧，可你决不会说一个路人什 么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有 智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧。 那么智慧是如何分辨的呢？ 我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉 水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器不行 什么样的机器才是智慧的？汽车，火车，飞机， 收音机等，它们模仿我们身体器官的功能，但是 不能模仿人类大脑的功能。 到目前为止，我们仅仅知道大脑由数十亿个神经 细胞组成，模仿它是非常困难。
Acting Humanly: Turing Test
Alan Turing's 1950 article Computing Machinery and Intelligence discussed conditions for considering a machine to be intelligent “Can machines think?” “Can machines behave intelligently?” The Turing test (The Imitation Game): Operational definition of intelligence.