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塞尔通过“中文屋”思想实验对图灵的智能定义进行了反驳,认为通过了图灵测试的计算机并不具有智能,人与计算机的根本区别在于意向性,而意向性来自于人类大脑特有的生物结构——神经蛋白。但是,塞尔并没有明确指出导致意向性的根源性力量究竟是什么,大脑是如何具有意向性的,这是他的“中文屋”思想实验留给我们需要重新思考的问题,也是图灵测试需要我们认真审视的问题——智能的本质究竟是什么？在人工智能未来的发展中,人们对计算机智能的要求越来越高,技术的应用也将会和人类的实际需求融合得更加紧密,如何让计算机具有像人类的大脑一样的意向性成为人工智能专家未来努力的方向。 相似文献
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《大科技．科学之谜》2015,(7)
<正>图灵测试是历史上最著名的测验人工智能的方案,但现在看来,它还是太简单了,我们需要改进它。如今,改进的方案五花八门,完全可以举办一场——计算机能思考吗?1950年,英国数学家、计算机科学先驱阿兰·图灵提出了一个检测计算机是否能够思考的测试,即图灵测试。这个测试很简单:如果一台计算机通过对话,被裁判误以为它是人类,那么这台计算机就被认为是人工智能,具有思考能力。图灵测试一直是一个很有争议的测试。许多学者认为,图灵测试 相似文献
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一、认知心理学和人工智能的由来和发展使机器具有类似人的智能,是多少世纪以来人们的幻想。随着人类智能的发展和科学技术的进步,这种幻想正逐步变成现实。1936年英国数学家图灵(A.M.Turing)证明了可以建造具有智能的机器,并说明了如何建造。十年之后的1946年,出现了电子计算机。1950年图灵发表了计算机和智能的论文,提出了鉴别机器是否具有智能的方法,估计了计算机打败国际象棋冠军的可能性。由于图灵 相似文献
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智能技术的本质和目标是什么?智能科学的本源和任务是什么?智能产业对现代社会和未来人类发展的影响和意义又是什么?文章从"AlphaGo命题"出发,围绕上述问题和波普尔"三个世界"的理念,讨论人工智能和平行智能的起源与趋势,提出智能科学哲学的新体系——平行哲学,将哲学的"存在"(being)与"变化"(becoming)扩展到"相信"(believing),并对相应的描述性、预测性和引导性知识的体系进行研究。 相似文献
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今后我国将以建设统一坚强智能电网为战略发展目标,本文总结了智能电网接入大量新能源发电的重要特点,提出了智能电网设备测试新领域。 相似文献
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人工智能的始祖图灵在上世纪50年代就曾做出预测:未来的电脑可能会思考。一些科学家认为,这一天正在到来,而且脚步匆匆。当有一天机器有了思想,它们能像人类一样思考,世界将会怎么样? 相似文献
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<正>计算机能够思考吗？在20世纪50年代,为了回答这个问题,计算机科学的先驱艾伦·图灵提出了“图灵测试”这一思想实验。首先,请一个人与计算机进行对话,对话方式为打字,这个人只能看到屏幕上显示的对方的回答。接下来,请另一个人（第三者）观看他们的对话内容,但是他并不知晓对话者是人还是计算机。此时,如果第三者无法分辨对话者中谁是人,那么这台计算机就通过了“图灵测试”。在图灵测试中,关键问题不是“计算机在对话中所提供的内容是否正确”,而是“通过对话能否区分发言者是人还是计算机”。图灵认为,“计算机是否可以思考”这个问题很难回答,因为首先要定义“什么是思考”。所以,他宁愿用“图灵测试”来判断计算机是否有能力模拟人的行为。 相似文献
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针对智能装置测试的现状,重点对测试技术进行了深入的研究与探讨,并在此基础上提出了通用化、实用化的智能装置测试方案。 相似文献
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正我们必须开展什么样的新一代人工智能的基础研究,才能使我国成为人工智能领域真正意义上的科学大国?像图灵的计算模型,回答了"什么是计算"的问题,奠定了整个计算机科学的基础;像香农的通信数学原理,回答了"什么是信息"的问题,奠定了现代信息论的基础。对于我们而言,关键是能否提出"什么是新一代人工智能"的核心基础科学问题,以及我们究竟有什么能力和基础来建立回答这样问题的原创系统理论。总结近40年从事认知科学研究的经验,我们认为, 相似文献
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目前家电生产企业和技术监督检验机构对家用电器产品的安全性检测均十分重视．本文主要讨论了家用电器安全测试技术问题,并提出了用电器安全综合智能测试系统的设计思路,对于今后家用电器安全测试技术发展具有一定帮助。 相似文献
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《科学与管理》2015,(4):55-62
1965年12月,休伯特·德雷福斯以兰德公司顾问的身份,发表了编号为P-3244的《人工智能与炼金术》的研究报告,对兰德公司本身主导的人工智能(以下简称AI)研究提出了重大理论挑战,1972年德雷福斯以该报告为基础出版了《计算机不能做什么——人工智能的极限》,该书与1966年美国国家科学院的ALPAC报告,1973年英国科学研究理事会的Light Hill报告一起,标志着AI发展历史上的第一次冬天,即使经历了上世纪80年代由于专家系统兴起的AI再次繁荣,以及90年代初AI的第二次冬天,AI的研究纲领已经变化甚多,但德雷福斯仍然坚持其基本观点,对隐含在AI研究纲领中的关于人类认知和问题解决能力的深层假设,从现象学和海德格尔哲学为核心的大陆哲学立场出发,始终进行批判性地思考和分析,无论AI科学家共同体对其观点是否认同,德雷福斯这些深刻的哲学思考,客观上推动了从AI研究早期基于知识主义、符号主义强纲领的盲目乐观,到目前对实现人类级别智能的智能机器建造的审慎态度,以及更加丰富的研究进路的转变。 相似文献