机器智能之图灵定义

人类文明发展过程：数据获取–>数据分析–>建立模型–>预测未知。在纷繁复杂的数据里，找出数据的关联性，然后利用统计学方法（量和质，即选取额数据的量要足够充足，覆盖面广泛，质：即数据要有代表性，数据要和要统计的目标一致。），进行分析，然后用数学的语言进行描述出来（简历数学模型）–即找出满足的函数表达式。
电子计算机的奠基人阿兰.图灵1950年在《思想》杂志上发表了一篇题目为《计算机机器和智能》的论文。在该论文中没有说明计算机如何才能获得智能，也没有提出解决复杂问题的智能方法，但是他提出了一种验证机器有无智能的方法。
让一台机器和人坐在屏幕后，让一个裁判员同时和屏幕后的人和机器进行交流，这个裁判员如果不能判断和自己交流的是人和机器，则说明了这台机器有了和人同等的智能。这种方法被称为图灵测试。
计算机科学家们认为，如果计算机实现了下面几件事中的一件，就可以认为它有图灵所说的那种智能。

• 语音识别。
• 机器翻译。
• 文本的自动摘要或者写作。
• 战胜人类的国际象棋冠军。
• 自动回答问题。
  1956年有香浓等人在达特茅斯学院召开了一次研讨会，被称之为“达特茅厕斯夏季人工智能研究会议”，人工智能就是在这次的会议上提出的。
  “人工智能”在今天有2个定义，1、泛指机器智能，即凡是通过图灵测试的机器都是具有智能的，包括当前研究的主要是基于数据驱动、知识发现和机器学习。2是狭义上的，或者说早期的或者传统，说成人工智能1.0，即首先了解人是如何产生智能，然后让机器去模拟人的思考。
  我们现在研究事实上是基于数据驱动的，即，机器智能最重要是解决人脑所能解决的问题，至于是否需要采用和人一样的思考法不重要，重要的是可以解决人能解决的问题。

最后

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