人工智能 图灵及图灵测试ppt课件
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当然，有些方面机器很难表现得和人类一样，比如有血有肉——但是既然我们关注的是 思考，那么就可以选择一个有代表性的领域，图灵选择的就是“模仿游戏”。在原论文 中图灵建议，要求也不必太高，假如能判对的裁判人数不到70%（我认为这个数字也只 是他的随口一说），那我们就可算是它成功了。
而到了1952年，在一场BBC广播中，图灵谈到了一个新的具体想法：让计算机来冒充 人。如果不足70%的人判对（也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非 计算机），那就算作成功了。
英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。1931年，艾伦 图灵(Alan Turing) 进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位。
1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投一篇论文，题为“论数字计算在决断难题中的 应用”。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提 出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而 是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想 象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯 诺伊曼机”齐名，被永远载入计算机的发展 史中。1950年10月，图灵又发表另一篇题为“机器能思考吗”的论文，成为划时代之 作。也正是这篇文章，为图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。图灵还进一步预测称， 到2000年，人类应该可以用10GB的计算机设备，制造出可以在5分钟的问答中骗过 30%成年人的人工智能。
那么，图灵问：“如果一台机器取代了这个游戏里的男方的地位，会发生什么？这台机 器骗过审问者的概率会比人类男女参加时更高吗？这个问题取代了我们原本的问题： ‘机器能否思考？’”而这，就是图灵测试的本体。
那现在这帮人在搞的图灵测试又是什么啊。
而到了1952年，在一场BBC广播中，图灵谈到了一个新的具体想法：让计算机来冒充 人。如果不足70%的人判对（也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非 计算机），那就算作成功了。
英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。1931年，艾伦 图灵(Alan Turing) 进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位。
1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投一篇论文，题为“论数字计算在决断难题中的 应用”。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提 出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而 是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想 象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯 诺伊曼机”齐名，被永远载入计算机的发展 史中。1950年10月，图灵又发表另一篇题为“机器能思考吗”的论文，成为划时代之 作。也正是这篇文章，为图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。图灵还进一步预测称， 到2000年，人类应该可以用10GB的计算机设备，制造出可以在5分钟的问答中骗过 30%成年人的人工智能。
那么，图灵问：“如果一台机器取代了这个游戏里的男方的地位，会发生什么？这台机 器骗过审问者的概率会比人类男女参加时更高吗？这个问题取代了我们原本的问题： ‘机器能否思考？’”而这，就是图灵测试的本体。
那现在这帮人在搞的图灵测试又是什么啊。
人工智能ppt课件模板
AI政策对行业发展的影响
AI发展历程中的重要节点 1956年的达特茅斯会议，标志着AI的正式诞生。随后，2016年， AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石，展示了AI的强大实力。 AI政策对行业发展的影响 政府的政策对AI的发展起着推动作用。例如，中国在2017年发布了 《新一代人工智能发展规划》，明确提出到2030年，中国将成为世界 AI创新中心。
03 人工智能的现状
AI在各领域的应用现状
AI发展历程的四个阶段 从规则驱动到数据驱动再到自我学习，AI经历了四阶段的演变。 AI在医疗领域的应用 根据统计，AI在医疗诊断中的准确率已超过90%。 AI对制造业的影响 使用AI后，制造行业的生产效率提高了40%。 AI在金融风控的作用 AI在金融风险管理中的应用减少了30%的坏账率。
早期AI研究的挑战
早期AI研究困难重重 由于技术限制，早期AI研究在理论和实践上均面临挑战。 数据不足影响AI发展 早期AI研究受限于可用数据的量，阻碍了AI的进一步发展。 算法复杂性高 早期的AI算法复杂，需要大量的计算资源和专业知识。 缺乏实际应用案例 早期AI研究的实际应用案例较少，影响了其商业化进程。
第一个AI程序的产生
人工智能的起源 1950年，图灵提出"机器能思考吗？"的问题，标志着人工智能的诞生。 第一个AI程序的产生 1956年，达特茅斯会议上，麦卡锡等科学家设计了逻辑理论家（Logic Theorist）程序，是第一个AI程序。 AI的发展与现状 根据IDC的数据，至20XX年，全球AI市场规模将达到约5000亿美元，显示出AI的巨大潜力和快速发展。
05 人工智能的未来展望
AI技术的未来发展可能性
人工智能的发展历程 从早期的符号主义到现代的深度学习，AI技术经历了多次重大突破。 现状与应用 目前，AI技术已广泛应用于医疗、教育、金融等领域，并取得了显著的成 果。 未来发展可能性 未来，随着计算能力的提升和数据的积累，AI技术有望在更多领域发挥重 要作用，甚至可能改变人类的生活方式。
人工智能 图灵及图灵测试ppt课件
精选ppt
5
精选ppt
6
• 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.
精选ppt
7
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。
2
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t
《图灵和图灵机模型》课件
软件实现与图灵机对比
探讨现代计算机软件开发与图灵机的关系和相互影 响。
总结
1 图灵机的强大性能
总结图灵机的强大计算能力和广泛应用。
2 图灵机在计算机科学中的地位与应用
强调图灵机在计算机科学领域的重要地位和 深远影响。
图灵机的运行方式
解释图灵机的工作方式和运行过程。
图灵完备性
1
什么是图灵完备性
解释图灵完备性的概念，以及与计算能力的关系。
Hale Waihona Puke 2为什么图灵机是图灵完备的
阐述图灵机具有图灵完备性的原因和特点。
3
图灵完备性的应用
介绍图灵完备性在计算机科学中的重要应用。
现代计算机的实现
硬件实现与图灵机对比
比较现代计算机硬件与图灵机的异同，分析其优势 和局限。
《图灵和图灵机模型》 PPT课件
图灵与图灵机模型是计算机科学中重要的概念。本课件将介绍图灵的贡献、 图灵机的概念及其运行方式、图灵完备性以及现代计算机与图灵机的对比等 内容。
概述
1 图灵的贡献
介绍图灵对计算机科学的贡献和影响。
2 图灵机的概念
解释图灵机的概念及其基本组成。
图灵机模型
图灵机的组成
详细描述图灵机的组成部分，包括输入、输出、控制单元等。
人工智能(AI)最新PPT课件
– 哲学(BC428~ 现在) – 数学(800~现在) – 经济学(1776~现在) – 神经科学 (1861~现在) – 心理学(1879~现在) – 计算机工程 (1940~现在) – 控制论(1948~现在) – 语言学(1957~现在)
哲学的贡献(1)
? 哲学(BC428~现在)贡献的思想 :
大学
? 特兰托大学 (意大利)
– 研究团队致力于机器学习、问题回答和对话代理人 方面的研究工作。该团队研究高级机器学习技术以 及基于语法和语义结构的富文本表示，以便对 IBM 沃森系统进行优化。
– 该团队已在统计学习理论(如核方法)最新成果的基 础上开发出了应用于自然语言理解的技术。
– 处理在从由沃森系统的搜索算法发现的答案中选择 最佳答案时的不确定性(例如对答案清单进行排名) 也其是主要研究方向之一。
? 完美理性 — 总能做正确的事情； ? 有限理性 — 在没有足够计算时间的前提下采取正确的行动；
? 完美理性在复杂环境下是 不可行的。
AI – 简单定义
? 人工智能
=人造物(计算机)+智能(特殊化程序)
? 作为人造智能体，人们期待计算机智能体 在解决某些问题方面要达到专家水平，尽 管从整体上它远远不及一个普通人。
Siri
Siri 的背后
? Apple在印度的海德拉巴建了一个巨大的用户 响应中心，所有用户和 Siri的问题都被传到这 里，然后三哥三姐们飞快的打字回答。
? Apple内部把这个叫印度云 (Indian cloud) ，简 称iCloud。
? 本地 + 云端
Siri 的背后
? Siri脱胎于一个美国国防部项目，是一家总部位于旧金 山的同名小公司，它诞生于2007实践
哲学的贡献(1)
? 哲学(BC428~现在)贡献的思想 :
大学
? 特兰托大学 (意大利)
– 研究团队致力于机器学习、问题回答和对话代理人 方面的研究工作。该团队研究高级机器学习技术以 及基于语法和语义结构的富文本表示，以便对 IBM 沃森系统进行优化。
– 该团队已在统计学习理论(如核方法)最新成果的基 础上开发出了应用于自然语言理解的技术。
– 处理在从由沃森系统的搜索算法发现的答案中选择 最佳答案时的不确定性(例如对答案清单进行排名) 也其是主要研究方向之一。
? 完美理性 — 总能做正确的事情； ? 有限理性 — 在没有足够计算时间的前提下采取正确的行动；
? 完美理性在复杂环境下是 不可行的。
AI – 简单定义
? 人工智能
=人造物(计算机)+智能(特殊化程序)
? 作为人造智能体，人们期待计算机智能体 在解决某些问题方面要达到专家水平，尽 管从整体上它远远不及一个普通人。
Siri
Siri 的背后
? Apple在印度的海德拉巴建了一个巨大的用户 响应中心，所有用户和 Siri的问题都被传到这 里，然后三哥三姐们飞快的打字回答。
? Apple内部把这个叫印度云 (Indian cloud) ，简 称iCloud。
? 本地 + 云端
Siri 的背后
? Siri脱胎于一个美国国防部项目，是一家总部位于旧金 山的同名小公司，它诞生于2007实践
人工智能课件ppt
逻辑思维特点： 以抽象的概念、判断和推理作为思维的基本形式，以分析、综
合、比较、抽象、概括和具体化作为思维的基本过程，从而揭露事 物的本质特征和规律性联系。
11
2.1.2 智能的特征
（2）形象思维（直感思维）（是用直观形象和表象解决问题的思
维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。（“并排行走”或“同时实行或实
计师、软体研发等。
3.空间智能 (Visual/Spatial) :建筑师、摄影师、画家、
飞行员等。
4.身体运动智能 (Bodily/Kinesthetic)：运动员、演
员、舞蹈家等。
14
2.1.2 智能的特征
5.音乐智能 (Musical/Rhythmic) ：歌唱家、作 曲家、指挥家等。
6.人际智能(Inter-personal/Social) ：外交 家、领导者、推销等。
和“智能”。
● “人工”是人力所能制造的。也是“人工”制造 的模拟人的“智能”。
●
人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研
究。
●
人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智
能的地步。“人工系统”就是通常意义下的用人制
造的系统 。
16
2.1.3 人工智能的概念
● 人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的 观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限。对 构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义 什么是“人工”制造的“智能”了。
22
2.1.3 人工智能的概念 人工智能研究的目标
●
人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智
能才能完成的复杂工作。
●
目的就是让计算机这台机器能够像人一样什么是思考。
合、比较、抽象、概括和具体化作为思维的基本过程，从而揭露事 物的本质特征和规律性联系。
11
2.1.2 智能的特征
（2）形象思维（直感思维）（是用直观形象和表象解决问题的思
维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。（“并排行走”或“同时实行或实
计师、软体研发等。
3.空间智能 (Visual/Spatial) :建筑师、摄影师、画家、
飞行员等。
4.身体运动智能 (Bodily/Kinesthetic)：运动员、演
员、舞蹈家等。
14
2.1.2 智能的特征
5.音乐智能 (Musical/Rhythmic) ：歌唱家、作 曲家、指挥家等。
6.人际智能(Inter-personal/Social) ：外交 家、领导者、推销等。
和“智能”。
● “人工”是人力所能制造的。也是“人工”制造 的模拟人的“智能”。
●
人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研
究。
●
人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智
能的地步。“人工系统”就是通常意义下的用人制
造的系统 。
16
2.1.3 人工智能的概念
● 人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的 观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限。对 构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义 什么是“人工”制造的“智能”了。
22
2.1.3 人工智能的概念 人工智能研究的目标
●
人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智
能才能完成的复杂工作。
●
目的就是让计算机这台机器能够像人一样什么是思考。
人工智能科普ppt模板
人工智能的未来趋势是通用人工智能
未来，人工智能的发展将朝着通用人工智能（AGI）的方向发展 。据估计，到2030年，全球将有超过1万亿个设备连接到互联网 ，这将为AGI的发展提供巨大的数据资源。同时，随着计算能力 的提升和算法的创新，AGI有望实现更广泛的自主学习和决策能 力。
PART THREE
PART TWO
02
The mid-term development and application of artificial intelligence
人工智能的中期发展与应 用
专家系统的兴起与发展
人工智能的发展历程
自1956年人工智能概念提出以来，经过60多年的发 展，人工智能技术已从初期的基于规则的模式发展到 现在的深度学习和强化学习。
人工智能的未来发展趋势与挑战
人工智能将更加普及化 根据Statista数据，2023年全球AI市场规模预计将达到1900亿美元，其中， 个人消费者市场占比将达到45%。 人工智能的伦理问题将得到更多关注 随着AI技术的广泛应用，如AI决策系统在医疗、司法等领域的应用，其伦理 问题将受到更多关注。例如，2023年欧盟发布的《人工智能伦理指南》就 明确提出了对AI决策系统的伦理要求。
图灵测试：人工智能的诞生
人工智能的发展历程
未来趋势：人工智能的融合与拓 展
挑战与机遇并存的人工智能发展 道路
图灵测试是艾伦·图灵于1950年提出的 一种测试方法，通过模拟人与机器之间 的对话来判断机器是否具有智能。这一 概念为人工智能的发展奠定了基础。
自20世纪50年代以来，人工智能经历了多 次发展高潮与低谷。1974年，第一次AI冬 天来临，随后在1980年代，专家系统的兴 起使得人工智能进入第二次高潮。21世纪 初，深度学习技术的发展引领了人工智能 的新一波热潮。
未来，人工智能的发展将朝着通用人工智能（AGI）的方向发展 。据估计，到2030年，全球将有超过1万亿个设备连接到互联网 ，这将为AGI的发展提供巨大的数据资源。同时，随着计算能力 的提升和算法的创新，AGI有望实现更广泛的自主学习和决策能 力。
PART THREE
PART TWO
02
The mid-term development and application of artificial intelligence
人工智能的中期发展与应 用
专家系统的兴起与发展
人工智能的发展历程
自1956年人工智能概念提出以来，经过60多年的发 展，人工智能技术已从初期的基于规则的模式发展到 现在的深度学习和强化学习。
人工智能的未来发展趋势与挑战
人工智能将更加普及化 根据Statista数据，2023年全球AI市场规模预计将达到1900亿美元，其中， 个人消费者市场占比将达到45%。 人工智能的伦理问题将得到更多关注 随着AI技术的广泛应用，如AI决策系统在医疗、司法等领域的应用，其伦理 问题将受到更多关注。例如，2023年欧盟发布的《人工智能伦理指南》就 明确提出了对AI决策系统的伦理要求。
图灵测试：人工智能的诞生
人工智能的发展历程
未来趋势：人工智能的融合与拓 展
挑战与机遇并存的人工智能发展 道路
图灵测试是艾伦·图灵于1950年提出的 一种测试方法，通过模拟人与机器之间 的对话来判断机器是否具有智能。这一 概念为人工智能的发展奠定了基础。
自20世纪50年代以来，人工智能经历了多 次发展高潮与低谷。1974年，第一次AI冬 天来临，随后在1980年代，专家系统的兴 起使得人工智能进入第二次高潮。21世纪 初，深度学习技术的发展引领了人工智能 的新一波热潮。
09-图灵机PPT课件
├M 0001q101├M 00010q11
-
12
例9-2
0/0 →
0/0 →
1/1 →
B/B →
q0
q1
q2
考察 M1 在处理输入串的过程中经历的 ID 变换序列。 (4)处理输入串 1 的过程中经历的 ID 变换序列如下：
q01├M 1q1├M 1Bq2 (5)处理输入串 00000 的过程中经历的 ID 变换序列如下：
-
16
例 9-3
(2)处理输入串 1001100101100 的过程中经历的 ID 变换序列如下：
q01001100101100├ 1q1001100101100├ 10q101100101100
├ 100q11100101100├ 1001q2100101100
├10011q300101100 M2遇到第三个1时，进入终止状态q3，输入串的后缀00101100还没有被处 理。但是由于M2已经进入终止状态，表示符号串1001100101100被M2接受 (3)处理输入串 000101000 的过程中经历的 ID 变换序列如下：
M2 接受的语言是字母表 {0, 1} 上那些至少含有 3 个 1 的 0, 1 符号串。
请考虑，如何构造出接受字母表 { 0, 1 }上那些含且恰含有 3 个 1 的符号
串的TM。
-
17
例 9-4
构造 TM M3，使 L(M) = { 0n1n2n | n≥1} 不能通过“数” 0, 1 或者 2 的个数来实现检查。
如果存在 TM M = ( Q,∑,Γ,δ, q0, B, F )，L=L(M)，并且对每一个输入串 x， M 都停机，则称 L 为递归语言 (recursively language)。
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• Computer needs to posses:Natural language processing, Knowledge representation, Automated reasoning, and Machine learning
• Problem: 1) Turing test is not reproducible, constructive, and
.
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.
.
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。
needs perception and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。
amenable to mathematic analysis. 2) What about physical interaction with interrogator and
environment? • Total Turing Test: Requires physical interaction and
.
• Computer needs to posses:Natural language processing, Knowledge representation, Automated reasoning, and Machine learning
• Problem: 1) Turing test is not reproducible, constructive, and
.
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.
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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。
needs perception and能之父
——图灵（Turing）
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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。
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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。
amenable to mathematic analysis. 2) What about physical interaction with interrogator and
environment? • Total Turing Test: Requires physical interaction and