智能机器

当一台计算机能够骗过人类，让他们相信它就是一个人的时候，就能够被称作智能 编者按：对于艾伦·图灵，相信大家都并不陌生，作为人工智能鼻祖，图灵的诸多观点即便经过几十载历史岁月的洗礼，依旧闪发着智慧的光芒。> 他一生成果丰硕，其中对于人工智能颇具划时代意义的论文当属《计算机器和智能》。他在该论文中提出的图灵测试至今还在启发着当代人工智能的发展，而其对于九个反对机器拥有智能的观点的反驳，如今看来，依旧深刻而高远。忆古思今，我们才能更好地为人工智能未来的发展铺路、续航。 机器能够思考吗？ 艾伦·图灵 在他1950年发表的论文《计算机器和智能》中给出的回答是：能。 Alan Turning 在这篇论文中，图灵对九个反对机器智能的论点进行了反驳，具体包括：神学论点“鸵鸟”式论点数学论点意识论点种种能力限制的论点创新论点神经系统连续性论点行为变通性论点超感知论点图灵这些在1950年就被记录在册的观点，囊括的概念远超如今在技术上的应用，这也在彰显着图灵的天才式智慧。 1. 图灵测试 艾伦·图灵承认，“思考”这个词的定义能够被用来支持也可以被用来反对机器的思考，并且真正上升到解释层面。对于“机器”和“思考”，我们应该尽可能用接近它们的普通用法的方式来定义这些词语，但是这种方式是危险的。 因此，他选择创建图灵测试，开启了回答“机器是否能思考”这一问题的实验。图灵测试也被称作“模仿游戏”

简介： 吴翰清，被大家亲切地称为“小黑”“道哥”。他是阿里巴巴研究员，更是一位“白帽黑客”。15岁，考入西安交大少年班，毕业后应聘阿里。23岁，成为阿里最年轻的高级技术专家。32岁，被评选为2017年度全球35位35岁以下的青年科技创新人才（TR35）。网上有许多关于他的猜测，然而，他始终保持低调，专注于自己热爱的事业。2014年之后，他几乎不再写文章；但在今天，他有话想说，关于自己，关于科技，关于未来，说给你听，说给世界听。 作者 | 吴翰清 不得不说的话 在过去的18个月里，我拒绝了所有的采访，投入了全部的精力专心在做一件事情。所以我想先借着这篇文章澄清一下18个月以来网上的所有关于我的新闻、抖音视频等，都是好事者编撰的我的段子，用来吸取流量的假新闻。这些假新闻让我很苦恼，因为这些新闻将我描绘成为了我最不想成为的人，里面的我是一个符号，而不是真实的我。我为此专门给今日头条写过信，要求审核并过滤这类不实传播，但只清净了一个月。我想再进一步只有向监管部门反馈，以及继续保留法律追责的权利。 这些未经我许可的新闻和视频，将我描绘成了一个无所不能的人，连带着马老师也受到了牵连。我想有没有我，马老师都睡得很安稳。阿里的安全是上千名工程师共同努力的结果，我一个人的力量在其中的贡献极其微薄。我也从没有黑过阿里的网站，只是以前因为工作性质在授权的情况下对阿里的业务系统做过很多的安全测试

机器与人类视觉能力的差距（2） 作者：王垠 转自：http://www.yinwang.org/blog-cn/2019/09/15/machine-vs-human-2 本文属于个人观点，跟本人在职公司的立场无关。由于最近 GitHub 服务器在国内访问速度严重变慢，虽然经过大幅度压缩尺寸，文中的图片仍然可能需要比较长时间才能加载。这篇文章揭示了 AI 领域重要的谬误和不实宣传，为了阻止愚昧的蔓延，我鼓励大家转发这篇文章和它的后续，转发时只需要注明作者和出处就行。 这是这个系列文章的第二集，在这一集中，我想详细分析一下 AI 领域到底理解多少人类神经系统的构造。 神经网络为什么容易被欺骗 “神经网络”与人类神经系统的关系是是很肤浅的。等你理解了所谓“神经网络”，就会明白它跟神经系统几乎没有一点关系。“神经网络”只是一个误导性质的 marketing 名词，它出现的目的只是为了让外行产生不明觉厉的效果，以为它跟人类神经系统有相似之处，从而对所谓的“人工智能”信以为真。 其实所谓“神经网络”应该被叫做“可求导编程”。说穿了，所谓“神经网络”，“机器学习”，“深度学习”，就是利用微积分，梯度下降法，用大量数据拟合出一个函数，所以它只能做拟合函数能做的那些事情。 用了千万张图片和几个星期的计算，拟合出来的函数也不是那么可靠。人们已经发现用一些办法生成奇怪的图片

原文链接： https://yq.aliyun.com/articles/431857 作者：海青 发布时间：2018-02-05 15:14:04 生态领域的思考 随着人工智能在全球领域的持续高涨，chatbot人机交互作为其中一个分支在智能助理、智能服务、IOT等领域进了白热化竞争态势，从全球大公司到创业公司纷纷加入战场并在一些独特的垂直领域开始精耕细作。在近两年的人机交互领域的发展中，一方面在To C端面向各个入口领域的竞争更加激烈(例如：在IOT领域的智能音箱)、垂直领域场景更加细分与丰富。另外一方面由To C市场的竞争开始转向To B市场的竞争，Google、Microsoft、Facebook、Amazon、百度、网易以及众多startups纷纷在To B领域通过IaaS、PaaS或者SaaS能力开始布局，并且基本围绕着如下两个体系进行输出： 围绕着IM生态体系的绑定输出。例如：Facebook在Messager平台上的wit.ai机器人平台输出、腾讯在微信体端也在逐步开发自己的机器人平台等 面向企业或者开发者领域的独立三方平台输出。例如：Amazon的Lex平台、微软的AI Solution、Google的AI SDK与Api.ai、网易七鱼等等 面向生态的阿里小蜜平台 在人机交互行业生态领域发展的大背景下，面向智能服务领域，阿里小蜜在这两年时间同样在不断的升级与变迁

第1章人工智能的基本介绍 人工智能的基本概述 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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，比如语音识别、图像识别，甚至象棋、围棋等。人工智能最近这几年发展非常迅速，谷歌的人工智能机器人AlphaGo轻松击败人类九段围棋高手，而且谷歌开源了其人工智能平台。像Fackbook，IBM等科技公司纷纷大力发展人工智能领域在自动驾驶、图像识别、语音识别等领域。 人工智能发展历程： 人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志

不得不说的话 在过去的18个月里，我拒绝了所有的采访，投入了全部精力专心在做一件事情。所以我想先借着这篇文章澄清一下18个月来网上的所有关于我的新闻、抖音视频等，都是好事者编撰的我的段子，用来吸取流量的假新闻。这些假新闻让我很苦恼，因为将我描绘成为了我最不想成为的人，里面的我是一个符号，而不是真实的我。我为此专门给今日头条写过信，要求审核并过滤这类不实传播，但只清净了一个月。我想再进一步只有向监管部门反馈，以及继续保留法律追责的权利。 这些未经我许可的新闻和视频，将我描绘成了一个无所不能的人，连带着马老师也受了牵连。我想有没有我，马老师都睡得很安稳。阿里的安全是上千名工程师共同努力的结果，我一个人的力量在其中的贡献极其微薄。我也从没有黑过阿里的网站，只是以前因为工作性质在授权的情况下对阿里的业务系统做过很多的安全测试。我们不应该捧吹以破坏为目的的黑客，那是犯罪，是我最不想成为的人。我过去的工作是对抗黑客攻击，打击网络犯罪，因此以破坏系统的黑客来描述曾经的我，是对我最大的羞辱。真正的黑客精神是挑战权威，追求开放、自由，而并非入侵计算机系统。我想是时候终止这些不正确的传播了。 至于我过去取得的一点不足为人道的成就，我想99%的读者都没搞明白我为什么会在2017年被评为MIT TR35，大家只是在看个热闹，鼓鼓掌。但我不需要这样的掌声，我不需要大家为我个人鼓掌，我希望大家是为我的作品鼓掌

内容简介 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有 智能的根本途径。 本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。 本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。 通过阅读本书，你将了解到： 机器学习全流程的串联方式，包括数据预处理、特征工程、算法、模型评估等； 最常用的机器学习算法，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机、KMEANS、DBSCAN、K 近邻、马尔科夫决策、LDA、标签传播等； 机器学习算法在实际业务中的应用，涉及金融、医疗、新闻、电商等诸多领域； 机器学习的常用工具：R、Spark-MLib、TensorFlow、PAI 等； 时下最热门的技术领域：深度学习、知识图谱等。 作者简介 李博，花名“傲海”。目前任阿里云数据产品经理，主要负责机器学习平台的产品化建设以及对外业务应用。本科、硕士毕业于北京邮电大学

超星尔雅学习通《人工智能》单元测试题答案 文章转载至公众号【多特资料】，已经获得了作者授权 上面的有完整版的，为了省事，我只复制了题目发了上来 以下是题目，希望大家可以点赞 1.1 1.1育才新工科-人工智能简介 1 【判断题】 《人工智能》课程为理工类通选课,本课程给予学生的主要是思想而不是知识。 我的答案：√ 1.2图灵是谁？ 1 【单选题】图灵曾协助军方破解(C)的著名密码系统Enigma。 A、英国 B、美国 C、德国 D、日本 2 【判断题】电影《模仿游戏》是纪念图灵诞生90周年而拍摄的电影。ⅹ 3 【判断题】图灵使用博弈论的方法破解了Enigma。√ 1.3为什么图灵很灵？ 1 【单选题】1937年,图灵在发表的论文()中,首次提出图灵机的概念。B A、《左右周期性的等价》 B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》 C、《可计算性与λ可定义性》 D、《论高斯误差函数》 2 【单选题】1950年,图灵在他的论文()中,提出了关于机器思维的问题。 D A、《论数字计算在决断难题中的应用》 B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》 C、《可计算性与λ可定义性》 D、《计算和智能》 3 【判断题】存在一种人类认为的可计算系统与图灵计算不等价。ⅹ 4 【判断题】图灵测试是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

一，历史 各个文明中都有杰出的工匠发明了自动机器来代替人类劳动，早在春秋时期鲁班就发明了世界上第一个机器人，可在空中飞翔‘三日不下’；三国时期蜀汉的诸葛亮发明了‘木牛流马’来运送战备物资，称得上是最早的军用机器人；古希腊人希罗发明了世界上第一部蒸汽机......可见，自古以来人类就渴望通过自动机器来解放劳动，但前期的发展只是减少了简单的体力劳动，十九世纪中叶人工智能思想的出现使机器转向复杂体力劳动和脑力劳动的发展。1950年阿兰.图灵在一片划时代的论文《计算机器与智能》中给出了人工智能的定义，并发明了图灵测试来检验智能。1956年的夏天一场在美国达特茅斯大学召开的学术会议上肯定了由麦卡锡提出的新术语：人工智能，这标志着人工智能作为一门学科正式出现。 人工智能发展自其诞生起大致可以分为两个阶段。第一阶段主要是研究人的认知与思维过程并将其机械化，使计算机可以模拟人的思考过程，即机械化推理又或形式推理。对于形式推理我国古代，古希腊与公元前一千年就有所研究，并对后世思维过程产生了重大的影响，推动了亚里士多德的三段论与归纳法。十七世纪德国数学家和哲学家莱布尼兹认为一切现实事件都可以通过物理符号将其逻辑化并进行推理，即‘万能符号’理论，这为数理逻辑发展奠定了基础，也是第一阶段人工智能思想的萌芽。但是人们渐渐发现基于模拟人类思维过程的人工智能应用范围很小，只能解决一些简单的问题

目录 一 政策 二 . 主要发展阶段 三 . 60 年历程关键事件 一.政策 为推动我国人工智能规模化应用，全面提升产业发展智能化水平，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，并将在制造、金融、农业、物流、商务、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范工作。就金融行业而言，《规划》指出，要在智能金融方面，建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备；建立金融风险智能预警与防控系统。 二. 主要发展阶段 人工智能的起源： 人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年