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[亚洲AV束缚综合网五月]图灵室内设计干货技巧

  • by: 亚洲AV束缚综合网五月
  • 2022-11-23

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图灵程序设计丛书 共多少本

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图灵程序设计丛书 共多少本

主要系列有80多本,一共有200本左右。包括各种语言、前端和后端、人工智能、移动开发、web开发、数据库、操作系统等等。

具体的主要系列有:C/C++系列一共有18本,java系列总共有12本,.net系列一共有23本,其他语言2本,软件工程类一共20本,操作系统系列总共18本 ,数据库类总共16本,移动开发类总共13本 除了这些,其他的总共加起来得几百本。

《图灵程序设计丛书》一些推荐书单:

1、《精通CSS:高级Web标准解决方案——图灵程序设计丛书》

2、《Java程序设copy计语言(第4版)百/图灵计算机科学丛书》

3、《JavaScript 高级程序设计——图灵程度序设计丛书》

4、《JSP高级程序设计——图灵程序设计丛书》

5、《C++编程规范:101条规则、准则与最佳实践(图灵程序设计丛书)》

6、《C++必知必会——图灵程序设计丛书》

计算机科学之父 图灵

艾伦·麦席森·图灵(英文:Alan Mathison Turing,1912年6月23日-1954年6月7日),英国数学家、逻辑学家,被称为计算机科学父,人工智能之父。1931年图灵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,第二次世界大战暴发后回到剑桥,后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma,帮助盟军取得二战的胜利。

1952年,英国振幅对图灵的同性恋取向定罪,随后图灵进行化学阉割(雌激素注射)。1954年6月7日,图灵吃下有氰化物的苹果中毒身亡,享年41岁。2013年12月24日,在英国司法大臣克里斯·格雷灵的要求下,英国女王伊丽莎白二世向图灵颁发了皇家赦免。

图灵对于人工智能的发展有诸多贡献,提出了一种用于判定机器是否具有智能化的试验方法,即图灵试验,至今,每年都有试验的比赛。此外,图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。

艾伦·麦席森·图灵,1912年6月23日生于英国伦敦。艾伦·麦席森·图灵少年时就表现出独特的直觉创造能力和对数学的爱好。

1926年,14岁的图灵考入伦敦有名的谢伯恩公学去学习,受到良好的中等教育,他在中学期间表现出对自然的极大兴趣和敏锐的数学头脑。

1927年末,年仅15岁的图灵为帮助母亲理解爱因斯坦的相对论,写了爱因斯坦的一部著作的内容提要,表现出他已具备非同凡响的数学水平和科学理解力。

图灵对自然可写的兴趣使他在1930年和1931年两次获得他的一位同学莫克姆的父母设立的自然科学奖,获奖工作中有一篇论文题为“亚硫盐酸和卤化物在酸性溶液中的反应”,受到了政府派来的督学的赞赏,对自然科学的虚拟光驱为他后来的一些研究奠定了基础,他的数学能力使他在念中学时获得过国王爱德华六世数学金盾奖章。

1931年,图灵考进剑桥国王学院,由于成绩优异而获得数学奖学金,在剑桥,他的数学能力得到充分的发展。1935年,他的第一篇数学论文“左右殆周期性的等价”发表于《伦敦数学会杂志》上。同一年,他还写出“论高斯误差函数”一文。这一论文使他又一名大学生直接当选为国王学院的研究员,并与次年荣获英国著名的史密斯(Smith)数学奖,成为国王学院声名显赫的毕业生之一。

1936年5月,图灵向英国权威的数学杂志投了一篇论文,题位《论数学计算在决断难题中的应用》。该文于1937年在《伦敦数学会文集》第42期上发表后立即引起了广泛的注意。在论文的附录里他描述了一可以辅助数学研究的机器,后来我们所熟知的电脑,以及还没有实现的”人工智能“都基于这个设想。这是他人生第一篇重要文章,也是他的成名之作。

1937年,图灵发表的另一篇文章“可计算性与λ可定义性”则拓广了丘奇(Church)提出的“丘奇论点”,形成“丘奇-图灵论点”,对计算机理论的严格化,对计算机科学的形成和发展都具有奠基性的意义。

1936年9月,图灵应邀到美国普林斯顿高级研究院学习,并于丘奇一同工作。

在美国期间,他对群论做了一些研究,并撰写了博士论文。1938年在普林斯顿获得博士学位,其论文题目为“以序数为基础的逻辑系统”,1939年正式发表,在数理逻辑研究中产生了深远的影响。

1938年夏,图灵回到英国,仍在剑桥大学国王学院任研究员,继续研究数理逻辑和计算理论,同时开始了计算机的研制工作。

第二次世界大战打断了图灵的正常研究工作,1939年秋,他应召到英国外交部通信处从事军事工作,主要是破译敌方密码的工作。由于破译工作的需要,他参与了世界上最早的电子计算机的研制工作。他的工作取得了极好的成就,因而于1945年获政府的最高奖——大英帝国荣誉勋章(O.B.E.勋章)。

1945年,图灵结束了在外交部的工作,他试图恢复战前在理论计算机科学方面的研究,并结合战时的工作,具体研制出新的计算机来。这一想法得到当局的支持。同年,图灵被录用为泰丁顿Teddington)国家物理研究所的研究人员,开始从事“自动计算机” (ACE) 的逻辑设计和具体研制工作。这一年,图灵写出一份长达50页的关于ACE的设计说明书。这一说明书在保密了27年之后,于1972年正式发表。在图灵的设计思想指导下,1950年制出了ACE样机,1958年制成大型ACE机。人们认为,通用计算机的概念就是图灵提出来的。

1945年到1948年,他在英国国家物理实验室工作,负责自动计算引擎的研究。

1946年的8月,图灵参加了他正式跑步训练后的第一个比赛。那是在他加入沃尔顿田径俱乐部后参加的3英里 (4.8公里) 比赛,图灵以15分37秒的成绩夺得第一,这一成绩当年在英国排名第20位。

1947年,在莱斯特郡拉夫堡 (Loughborough) 大学体育场举行的英国业余田径协会马拉松锦标赛上,图灵跑出了他在马拉松赛中的个人最好成绩2小时46分03秒,在那场比赛中列第五名。

1948年,图灵接受了[曼彻斯特大学]的高级讲师职务,并被指定为曼彻斯特自动数字计算机(Madam)项目的负责人助理,具体领导该项目数学方面的工作,作为这一工作的总结。

1949年成为曼彻斯特大学计算机实验室的副主任,负责最早的真正意义上的计算机——“曼彻斯特一号”的软件理论开发,因此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,图灵编写并出版了《曼彻斯特电子计算机程序员手册》(The programmers’handbook for the Manchester electronic computer)。这期间,他继续进行数理逻辑方面的理论研究。并提出了著名的“图灵测试”。同年,他提出关于机器思维的问题,他的论文“计算机和智能(Computingmachiery and intelligence),引起了广泛的注意和深远的影响。1950年10月,图灵发表论文《机器能思考吗》。这一划时代的作品,使图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。

1951年,由于在可计算数方面所取得的成就,成为英国皇家学会会员,时年39岁。

1952年,他辞去剑桥大学国王学院研究员的职务,专心在曼彻斯特大学工作.除了日常工作和研究工作之外,他还指导一些博士研究生,还担任了制造曼彻斯特自动数字计算机的一家公司——弗兰蒂公司的顾问。

1952年,图灵写了一个国际象棋程序。可是,当时没有一台计算机有足够的运算能力去执行这个程序,他就模仿计算机,每走一步要用半小时。他与一位同事下了一盘,结果程序输了。后来美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究群根据图灵的理论,在MANIAC上设计出世界上第一个电脑程序的象棋。

1952年,图灵的同性伴侣协同一名同谋一起闯进了图灵的房子实施盗窃。图灵为此而报警。但是警方的调查结果使得他被控以“明显的猥亵和性颠倒行为”(同性恋)。他没有申辩,并被定罪。在著名的公审后,他被给予了两个选择:坐牢或 荷尔蒙疗法 。他选择了荷尔蒙注射,并持续了一年。在这段时间里,药物产生了包括乳房不断发育的副作用。

1954年6月7日,图灵被发现死于家中的床上,床头还放着一个被咬了一口的泡过氰化物的苹果。警方调查后认为是剧毒的氰化物中毒,调查结论为自杀。当时图灵41岁。

2009年,英国计算机科学家康明(John Graham-Cumming)发起了为图灵平反的在线请愿,截止到2009年9月10日请愿签名人数已经超过了3万,为此,当时的英国政府及首相戈登布朗不得不发表正式的道歉声明。

2012年12月,霍金、纳斯(Paul Nurse,诺贝尔医学奖得主)、里斯(Martin Rees,[英国皇家学会会长)等11位重要人士致函英国首相卡梅伦,要求为其平反。

2013年12月24日,在英国司法大臣克里斯・格雷灵(ChrisGrayling)的要求下,英国女王终于向图灵颁发了皇家赦免。英国司法部长宣布,“图灵的晚年生活因为其同性取向而被迫蒙上了一层阴影,我们认为当时的判决是不公的,这种歧视现象如今也已经遭到了废除。为此,女王决定为这位伟人送上赦免,以此向其致敬。”

图灵在他的“论可计算数及其在判定问题中的应用”一文中从一个全新的角度定义了可计算函数。他全面分析了人的计算过程,把计算归结为最简单、最基本、最确定的操作动作,从而用一种简单的方法来描述那种直观上具有机械性的基本计算程序,使任何机械(能行)的程序都可以归约为这些动作。这种简单的方法是以一个抽象自动机概念为基础的,其结果是:算法可计算函数就是这种自动机能计算的函数。这不仅给计算下了一个完全确定的定义,而且第一次把计算和自动机联系起来,对后世产生了巨大的影响,这种“自动机”后来被人们称为“图灵机”。

图灵在第二次世界大战中从事的密码破译工作涉及到电子计算机的设计和研制,但此项工作严格保密。直到70年代,内情才有所披露。从一些文件来看,很可能世界上第一台电子计算机不是ENIAC,而是与图灵有关的另一台机器,即图灵在战时服务的机构于1943年研制成功的CO-LOSSUS(巨人)机,这台机器的设计采用了图灵提出的某些概念。它用了1500个电子管,采用了光电管阅读器;利用穿孔纸带输入;并采用了电子管双稳态线路,执行计数、二进制算术及布尔代数逻辑运算,巨人机共生产了10台,用它们出色地完成了密码破译工作。战后,图灵任职于泰丁顿国家物理研究所(Teddington National Physical Laboratory),开始从事“自动计算机”(Automatic Computing Engine)的逻辑设计和具体研制工作。1946年,图灵发表论文阐述存储程序计算机的设计。他的成就与研究离散变量自动电子计算机(Electronic Discrete Variable Automatic Computer)的约翰·冯·诺伊曼(John von Neumann)同期。图灵的自动计算机与诺伊曼的离散变量自动电子计算机都采用了二进制,都以“内存储存程序以运行计算机”打破了那个时代的旧有概念。

从1952年直到去世,图灵一直在数理生物学方面做研究。他在1952年发表了一篇论文《形态发生的化学基础》(The Chemical Basis of Morphogenesis)。他主要的兴趣是斐波那契叶序列,存在于植物结构的斐波那契数。他应用了反应-扩散公式,如今已经成为图案形成范畴的核心。他后期的论文都没有发表,一直等到1992年《艾伦·图灵选集》出版,这些文章才见天日。

1945年到1948年,图灵在国家物理实验室,负责自动计算引擎(ACE)的工作 。1949年,他成为曼彻斯特大学计算机实验室的副主任,负责最早的真正的计算机---曼彻斯特一号的软件工作。在这段时间,他继续作一些比较抽象的研究,如“计算机械和智能”。图灵在对人工智能的研究中,提出了一个叫做图灵试验的实验,尝试定出一个决定机器是否有感觉的标准。

详细介绍下图灵

1936年,图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文,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,用来计算所有能想像得到的可计算函数。"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,图灵又发表了另一篇题为"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。

故事从谜开始

英国现代计算机的起步是从德国的密码电报机——Enigma(谜)开始的,而解开这个谜的不是别人,正是阿兰·图灵,一个在计算机界响当当的人物,可与美国的冯·诺依曼相媲美的电脑天才。在他短暂的生涯中,图灵在量子力学、数理逻辑、生物学、化学方面都有深入的研究,在晚年还开创了一门新学科—— 非线性力学。

图灵英年早逝。在他42年的人生历程中,他的创造力是丰富多彩的,他是天才的数学家和计算机理论专家。24岁提出图灵机理论,31岁参与COLOSSUS的研制,33岁设想仿真系统,35岁提出自动程序设计概念,38岁设计"图灵测验"。这一朵朵灵感浪花无不闪耀着他在计算机发展史上的预见性。特别是在60年代后当然,图灵最高的成就还是在电脑和人工智能方面,他是这一领域开天辟

地的大师。为表彰他的贡献,专门设有一个一年一度的"图灵奖",颁发给最优秀的电脑科学家。这枚奖章就像"诺贝尔奖"一样,为计算机界的获奖者带来至高无上的荣誉。而阿兰·图灵本人,更被人们推崇为人工智能之父,在计算机业十倍速变化的历史画卷中永远占有一席之地。他的惊世才华和盛年夭折,也给他的个人生活涂上了谜一样的传奇色彩。

神童图灵

阿兰·图灵,1912年6月23日出生于英国伦敦。其祖父曾获得剑桥大学数学荣誉学位,但他父亲的数学才能平平。因此,图灵的家庭教育,对他以后在数学及计算机方面的成就并没有多少帮助。小时侯的图灵生性活泼好动,很早就表现出对科学的探索精神。据他母亲回忆,3岁时,小图灵就进行了他的首次实验,尝试把一个玩具木头人的小胳膊、小腿掰下来栽到花园里,等待长出更多的木头人。到了8岁,他更开始尝试写一 部科学著作,题目为《关于一种显微镜》。在这部很短的书中,天才儿童图灵拼错了很多单词,句法也有些问题,但写得还能让人看懂,很像那么一回事儿。在书的开头和结尾,他都用同一句话"首先你必须知道光是直的"作前后呼应, 但中间的内容却很短,短得破了科学著作的记录。图灵曾说 :"我似乎总想从最普通的东西中弄出些名堂。"就连和小朋友们玩足球,他也能放弃当前锋进球这样出风头的事,只喜欢在场外巡边,因为这样能有机会去计算球飞出边界的角度。他的老师认为 :"图灵的头脑思维可以像袋鼠一样进行跳跃。" 图灵是个天才。他16岁就开始研究爱因斯坦的相对论。1931年,图灵考入剑桥大学国王学院,开始他的数学生涯,研究量子力学、概率论和逻辑学。在校期间,图灵还是现代语言哲学大师维特根斯坦班上最出色的学生。他对由剑桥大学的罗素和怀特海创立的数理逻辑很感兴趣。数理逻辑的创建,主要源于古希腊克里特岛上有个叫爱皮梅尼特的"智者",他说 :"所有的克里特岛人都说谎"。我们可以把它简化为:"我说的这句话是假话"。这就出现一种两面都无法自圆的怪圈:如果他没有说谎,那他这句话是错的,他是在说谎;如果他真的在说谎,那他说自己在说谎是对的,所以他又没有说谎。罗素和怀特海把它从逻辑、集合论以及数论中驱逐出去,最后又想尽办法归入《数学原理》之中。

图灵一上大学,就迷上了《数学原理》。在1931年,著名的"哥德尔定理"出现后(该定理认为没有一种公理系统可以导出数论中所有的真实命题,除非这种系统本身就有悖论),天才的图灵在数理逻辑大本营的剑桥大学提出一个设想 :能否有这样一台机器,通过某种一般的机械步骤,能在原则上一个接一个地解决所有的数学问题。大学毕业后,图灵去美国普林斯顿大学攻读博士学位,还顺手发明过一个解码器。在那里,他遇见了冯·诺依曼,后者对他的论文击节赞赏,并随后由此提出了"存储程序"概念。图灵学成后又回到他的母校任教。在短短的时间里,图灵就发表了几篇很有份量的数学论文,为他赢得了很大的声誉。

怪才图灵

在剑桥,图灵可称得上是一个怪才,一举一动常常出人意料。他是个单身汉和长跑运动员。在他的同事和学生中间,这位衣着随便、不打领带的著名教授,不善言辞,有些木讷、害羞,常咬指甲,但他更多地以自己杰出的才智赢得了人们的敬意。图灵每天骑自行车上班,因为患过敏性鼻炎,一遇到花粉,就会鼻涕不止,大打喷嚏。于是,他就常常在上班途中戴防毒面具,招摇过市,这早已成为剑桥的一大奇观。图灵的自行车经常半路掉链子,但他就是不肯去车铺修理。每次骑车时,他总是嘴里念念有词,在心里细细计算,这链条也怪,总是转到一定的圈数就滑落了,而图灵竟然能够做到在链条下滑前一刹那停车,让旁观者佩服不已,以为图灵在玩杂技。后来图灵又居然在脚踏车旁装了一个小巧的机械记数器,到圈数时就停,歇口气换换脑子,再重新运动起来。

1936年,图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文,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机装置,用来计算所有能想像得到的可计算函数。装置由一个控制器和一根假设两端无界的工作带(起存储器的作用)组成。工作带被划分为大小相同的方格,每一格上可书写一个给定字母表上的符号。控制器可以在带上左右移动,它带有一个读写出一个你期待的结果。外行人看了会坠入云里雾里,而内行人则称它是"阐明现代电脑原理的开山之作",并冠以"理想计算机"的名称。这篇论文在纸上谈了一把兵,创造出一个"图灵机"来。但现代通用电脑确实是用相应的程序来完成任何设定好的任务。这一理论奠定了整个现代计算机的理论基础。"图灵机"更在电脑史上与"冯·诺依曼机"齐名,被永远载入计算机的发展史中。

图灵机理论不仅解决了纯数学基础理论问题,一个巨大的"意外"收获则是,理论上证明了研制通用数字计算机的可行性。虽然早在100年前的1834年,巴贝奇(Chark Babbage,1792~1871)就设计制造了"分析机"以说明具体的数字计算,但他的失败之处是没能证明"必然可行"。图灵机理论不仅证明了研制"通用机"的可行性,而且比世界上第一台由德国人朱斯(K·Zuze)于1941年制造的通用程序控制计算机Z-3整整早5年。这不得不使人惊叹这一理论的深刻意义。

谜语图灵

正当图灵的理论研究工作进一步深入时,战争爆发了。他被派往布雷契莱庄园承担"超级机密"研究。当时的布雷契莱庄园是一所"政府密码学校",即战时的英国情报破译中心。在这座幽静的维多利亚式建筑里,表面上鸟语花香、人迹罕见,其实每天都有12000多名志愿者在这里夜以继日地工作,截获、整理、破译德国的军事情报,有些结果甚至直达丘吉尔首相本人手中。在这里,图灵被人们称为"教授",没有人知道他的真名。当时德国有一个名为"Enigma"(谜) 的通信密码机,破译高手们绞尽脑汁也难以破解。这个难题交到了图灵手中,他率领着大约200多名精干人员进行密码分析,其中甚至还包括象棋冠军亚历山大。分析和计算工作非常复杂,26个字母在"Enigma"机中能替代8万亿个谜文字母。如果改动接线,变化会超过2.5千万亿亿。最后多亏波兰同行们提供了一台真正的"Enigma",图灵才凭借着他的天才设想设计出一种破译机。这台机器主要由继电器构成,还用了80个电子管,由光电阅读器直接读入密码,每秒可读字符2000个,运行起来咔嚓咔嚓直响。它被图灵戏称为"罗宾逊",至今没人能搞懂图灵究竟如何指挥它工作。但"罗宾逊"的确神通广大,在它的密报下,德国飞机一再落入圈套,死无葬身之地。

1945年,图灵带着大英帝国授予的荣誉勋章,来到英国国家物理研究所担任高级研究员。两年后,图灵写了一份内部报告,提出了"自动程序"的概念,但由于英国政府严密、死板的保密法令,这份报告一直不见天日。1969年,美国的瓦丁格(Woldingger)发表了同样成果,英国才连忙亮出压在箱底的宝贝,终于在1970年给图灵的报告"解密"。图灵的这份报告后来收入爱丁堡大学编的《机器智能》论文集中。由于有了布雷契莱的经验,图灵提交了一份"自动计算机"的设计方案,领导一批优秀的电子工程师,着手制造一种名叫ACE的新型电脑。它大约用了800 个电子管,成本约为4万英镑。1950年,ACE电脑就横空出世,开始公开露面,为感兴趣的人们玩一些"小把戏",赢得阵阵喝彩。图灵在介绍ACE的内存装置时说:"它可以很容易把一本书的10页内容记住。"显然,ACE是当时世界上最快、最强劲的电子计算机之一。

1946年,在纽曼博士的动议下,皇家学会成立电脑实验室。纽曼博士是皇家学会会员,又是当年破译小组的成员,正是他对"赫斯·鲁宾逊"的制造起了关键作用。皇家学会的这一新实验室不在伦敦,而是设在曼彻斯特大学,由纽曼博士牵头负责。1946年7月,研制基金到位,纽曼博士开始招募人选。阿兰·图灵也在次年9月加盟电脑实验室。一时间,曼彻斯特大学群英会萃。实验室设在一幢维多利亚时代的老房子里,条件十分简陋,但因图灵他们的到来,也算是蓬荜生辉了。在1948年6月,这里造出了一台小的模型机,大家都爱叫它"婴儿"(Baby)。这台模型机用阴极射线管来解决存储问题,能存储32个字,每一字有32位字长。这是第一台能完全执行存储程序的电子计算机的模型。

大师图灵

到了1949年10月,各项改进工作都已展开,夹在两层存储器之间的自动控制系统已正常运转,并能在程序的控制下,实现磁鼓和阴极射线管存储单元间信息交互。图灵设计出一些协同电路来做输入和输出的外设。有关电动打字设备也是图灵通过老关系从他战时供职的外交部通信部门弄过来的,其中甚至包括一个战后从德国人那里收缴来的穿孔纸带键盘。这样,整个模型机已大功告成。在整个试验阶段,大家忙上忙下。1949年底,模型机交付给曼彻斯特当地的一家叫弗兰尼蒂(Ferranti)的电子公司,开始正式建造。1951年2月完工,通称"迈可1型"。它有4000个电子管,72000个电阻器,2500个电容器,能在0.1秒内开平方根、求对数和三角函数的运算。比起先前的模型机,"迈可1型"功能更为齐全,静电存储器的内存容量已翻倍,能存256个40位字长字,分别存在8个阴极射线管中,而磁鼓的容量能扩容到16384个字,真是一项了不起的工程。

与冯·诺依曼同时代的富兰克尔(Frankel,冯氏同事)在回忆中说:冯·诺 依曼没有说过"存储程序"型计算机的概念是他的发明,却不止一次地说过,图灵是现代计算机设计思想的创始人。当有人将"电子计算机之父"的头衔戴在冯·诺依曼头上时,他谦逊地说,真正的计算机之父应该是图灵。当然,冯·诺依曼问之无愧,而图灵也有"人工智能之父"的桂冠。他俩是计算机历史浩瀚星空中相互映照的两颗巨星。

早在1945年,图灵就提出"仿真系统"的思想,并有一份详细的报告,想建造一台没有固定指令系统的电脑。它能够模拟其他不同指令系统的电脑的功能, 但这份报告直到1972年才公布。这说明图灵在二战结束后就开始了后来被称 为"人工智能"领域的探索,他开始关注人的神经网络和电脑计算之间的关联。

1950年,图灵又来到曼彻斯特大学任教,同时还担任该大学自动计算机项目的负责人。就在这一年的十月,他又发表了另一篇题为《机器能思考吗?》的论文,成为划时代之作。也正是这篇文章,为图灵赢得了一顶桂冠--"人工智能之父"。在这篇论文里,图灵第一次提出"机器思维"的概念。他逐条反驳了机器不能思维的论调,做出了肯定的回答。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"(Turing Testing)。当时全世界只有几台电脑,根本无法通过这一测试。但图灵预言,在本世纪末,一定会有电脑通过"图灵测试"。终于他的预言在IBM的"深蓝"身上得到彻底实现。当然,卡斯帕罗夫和"深蓝"之间不是猜谜式的泛泛而谈,而是你输我赢的彼此较量。

故事以谜结束

1951年,图灵以他杰出的贡献被当选为英国皇家学会会员。就在他事业步入辉煌之际,灾难降临了。1952年,图灵遭到警方拘捕,原因是他是一个同性恋者。与其他一些智慧超群的人物一样,图灵在个人生活方式上也"与众不同"。当时,人们对同性恋还没有像现在这样宽容,而是把这种行为当作一桩伤风败俗的罪孽。事情的败露是这样的,当时有一位叫琼·克拉克(Joan Clarke)的姑娘爱上了图灵,图灵也对对方很有好感,并向对方求婚,琼欣然接受。但不久,图灵自己退缩了,告诉琼,他是同性恋者。在1948年,图灵就由于同性恋倾向,离开了当时属于高度保密的英国国家物理实验室(NPL)。但也有人说,图灵是被英国军事情报部门"开除"出去的,对于这位天才的离去,许多人怅惜不已。

1952年3月31日,图灵更因为和曼彻斯特当地一位青年有染,被警方逮捕。在法庭上,图灵既不否认,也不为自己辨解。在庄严的法庭上,他郑重其事地告诉人们:他的行为没有错,结果被判有罪。在入狱和治疗两者中间,图灵选择了注射激素,来治疗所谓的"性欲倒错"。此后图灵开始研究生物学、化学,还和一位心理医生有很深的交往。那时,他的脾气已变得躁怒不安,性格更为阴沉怪僻。1953年3月,他因为接待过一位被英国警方注意的挪威客人,成为警方的目标,甚至去希腊度假时也被跟踪。

1954年6月8日,图灵42岁,正逢进入他生命中最辉煌的创造顶峰。一天早晨,女管家走进他的卧室,发现台灯还亮着,床头上还有个苹果,只咬了一小半,图灵沉睡在床上,一切都和往常一样。但这一次,图灵是永远地睡着了,不会再醒来……经过解剖,法医断定是剧毒氰化物致死,那个苹果是在氰化物溶液中浸泡过的。图灵的母亲则说他是在做化学实验时,不小心沾上的,她的"艾伦"从小就有咬指甲的习惯。但外界的说法是服毒自杀,一代天才就这样走完了人生。

图灵测试反映怎么样的人工智能的思想

什么是图灵测试?
在一篇1950年发表的著名论文《Computing Machinery and Intelligence》中,数学家阿兰·图灵详细讨论了“机器能否拥有智能?”的问题。有趣的是,作为计算机科学与人工智能领域共同的先驱,图灵成功定义了什么是机器,但却不能定义什么是智能。正因如此,图灵设计了一个后人称为图灵测试的实验。图灵测试的核心想法是要求计算机在没有直接物理接触的情况下接受人类的询问,并尽可能把自己伪装成人类。如果“足够多”的询问者在“足够长”的时间里无法以“足够高”的正确率辨别被询问者是机器还是人类,我们就认为这个计算机通过了图灵测试。图灵把他设计的测试看作人工智能的一个充分条件,主张认为通过图灵测试的计算机应该被看作是拥有智能的。

具体就操作层面来说,图灵在他的论文原文中是这样定义图灵测试的[2]:
“我们称下面这个问题为“模仿游戏”。游戏参与者包括一个男人,一个女人,以及一个任意性别的询问者。询问者与另两个人待在不同的房间里,并通过打字的方式与他们交流,以确保询问者不能通过声音和笔迹区分二者。两位被询问者分别用X和Y表示,询问者事先只知道X和Y中有且仅有一位女性,而询问的目标是正确分辨X和Y中哪一位是女性。另一方面,两位被询问者X和Y的目标都是试图让询问者认为自己是女性。也就是说,男性被询问者需要把自己伪装成女性,而女性被询问者需要努力自证。现在我们问:如果我们把“模仿游戏”中的男性被询问者换成计算机,结果会怎样?相比人类男性,计算机能否使询问者更容易产生误判?”
这里有几个细节值得注意,它们在很大程度上决定了图灵测试的有效性。

(1)首先,图灵测试中询问者与被询问者之间进行的并不是普通的日常聊天,询问者的问题是以身份辨别为目的。这种情况下询问者通常不会花费时间寒暄和拉家常,而是会开门见山地说“为了证明你的身份,请配合我回答下面问题…”。事实上,目前网络上聊天机器人有时能够以假乱真,往往是采用了在用户在不知情的情况下尽量把谈话引到没有鉴别力的话题上的策略(例如“谈谈你自己吧”)。

(2)其次,图灵测试中人类被询问者的参与是必不可少的,她的存在是为了防止计算机采取“消极自证”的策略,例如拒绝正面回答问题,或者答非所问闪烁其词,就像一个真正的不合作的人所做的一样。在这种情况下,另一个积极自证的人类被询问者可以保证询问者总是有足够的信息做出判断。类似的情况也适用于当计算机试图模仿正在牙牙学语的幼童或头脑不清的病人等“特殊人类”时。

(3)另外,图灵测试的原则是要求询问的交互方式本身不能泄露被询问者的物理特征。在图灵所处的年代这几乎只能全部通过基于文本的自然语言来完成,因此图灵限定测试双方基于打字进行交流。但在多媒体技术发达的今天,视频、音频、图片等等“虚拟内容”都可以通过计算机以非物理接触的形式呈现(这当然是60年前的图灵不能预知的!)。因此,允许询问者在图灵测试中使用多媒体内容作为辅助材料进行提问(例如“请告诉我这个视频的笑点在哪儿”)似乎是对原始图灵测试定义的一个自然合理的补充[3]。

(4)最后,今天一般意义上理解的图灵测试不再严格区分人类参与者的性别。通常我们允许人类被询问者是任意性别,而询问者的目标也随之变成辨别哪一位被询问者是人类。

除此之外,完成一次具体的图灵测试还要注意很多操作细节,例如多少人参与测试算“足够多”,多长的讯问时间算“足够长”,多高的辨别正确率算“足够高”,如何挑选人类询问者和被询问者才能代表“人类”的辨别和自证能力,等等。由于图灵测试的巨大影响力,几十年来一直有人尝试挑战它,不时就会传出“某某计算机程序成功通过图灵测试”的消息。我想,正是对于意义深远的实验,我们才理应格外审慎。只有在仔细检查上面所列和其他一些重要细节之后,我们才能对其结果的有效性做出正确判断。类似几年前“超光速实验”那样的闹剧应该尽量避免。

图灵测试与人工智能是什么关系?
如果有一天机器真的通过了图灵测试,这到底意味着什么?这个问题涉及到图灵测试与人工智能的关系。的确,几乎所有有关人工智能的书籍都会谈到图灵测试,但一个经常被误解的地方是,图灵测试是作为一个人工智能的充分条件被提出的,它本身并没有,也从未试图定义智能的范畴。这一点图灵在他的论文里写的很清楚:
“机器能否拥有智能,为了回答这个问题我们应该首先定义‘机器’和‘智能’。一种可能性是根据大多数普通人的日常理解去定义这两个概念,但这样做是危险的。… … 在这里我并不打算定义这两个概念,而是转而考虑另一个问题,它与原问题密切相关,同时可以被更清楚无疑地表达。… …(图灵测试的描述)… …可能有人会说这项测试对机器而言过于严格——毕竟人类也无法反过来成功伪装成机器,这只需检查算术的速度和正确度即可辨别。难道被认为拥有智能的机器就不能表现出和人类不同的行为么?这是一个很有力的反对意见,但至少不管怎样,假如我们有能力制造出一个可以成功通过测试的机器的话,也就无需为这个反对意见烦恼了。”

图1:智能行为与人类行为的关系

借助集合的概念我们可以更容易地理解图灵测试与人工智能的关系。如图1所示,“所有智能行为”对应的集合和“所有人类行为”对应的集合既有交集又互有不同。在全部智能行为中有一些是人类靠自身无法做到的(比如计算出国际象棋中白棋是否必胜),但无论如何人类都被认为是有智能的,因此,在各方面都能达到“人类水平”— 也就是完成两个集合的交集部分—就应该被认作是“拥有智能”的。[4]另一方面,人类行为并不总是和智能相关。图灵测试要求机器全面模拟“所有人类行为”,其中既包括了两个集合的交集,也包括了人类的“非智能”行为,因此通过图灵测试是 “拥有智能”的一个有效的充分条件。

图灵本人对机器能够通过他的测试相当乐观,他大胆预测“到2000年左右时,一台拥有1GB内存或类似规模的计算机可以在接受普通人5分钟的询问之后,使他们的判断正确率不超过70%”。然而直到2014年的今天,仍然没有任何机器被公认为已经通过图灵测试。有趣的是,这一失败事实反而还带来了一个我们再熟悉不过的应用 - 图形验证码。(每一次输入验证码都是一次图灵测试!)

图灵测试问题的进展缓慢与目前人工智能学界对图灵测试这个“充分条件”的研究热情不高有关。[5]这一部分上由于主流人工智能研究与图灵测试所追求的目标之间存在差异,同时也因为图灵测试本身难度巨大。下面我们通过人工智能研究的三个重要特征来进一步讨论图灵测试与人工智能之间的异同,以及为什么图灵测试不大可能在短时间内解决。

一、主流人工智能研究关注智能体的外部行为,而不是产生该行为的内部过程

在这方面图灵测试的思想和人工智能学界是完全一致的。只关注外部行为是一个典型的功能主义/行为主义风格的做法,事实上这也是一个人工智能经常被外界所指摘的地方。严格的“主观思考”定义要求智能体具有自我意识。但一方面,从严格的科学方法讲,我们甚至并不真的确定是否有客观证据证实 “意识”的存在。更重要的是,人们发现智能行为和主观思考完全可以被看作是两个独立的问题来考虑,二者并不必要纠缠在一起。具体来说,可以从数学上证明任何一台数字计算机的行为都可以用查表的方式机械地模拟。假设我们真的制造了一台具有“意识”的机器A,我们总可以制造另一台机器B以查表的方式来机械地模拟A的内部运行,问题是B是否具有意识?如果每一台“拥有”意识的机器都能被一台B这样的“机械查表式”的机器所模拟,那么我们就无法通过外部行为来断定一个机器在内部上是真的在“思考”还是只是在模拟“思考”的过程,[6] 因此“是否拥有意识”从行为主义的角度也就成了相对独立的“另外一个问题”。同时,“拥有意识的机器总可以被没有意识的机器模拟”也说明“拥有意识”并不能给机器带来额外的“行为能力”,这进一步降低了“拥有意识”在行为主义者眼中的重要性。

基于外部行为与主观思考之间的独立性,主流人工智能研究和图灵测试把实现外部行为作为唯一目标,这样的观点被称为弱人工智能观点。我们知道每个学科的研究都基于一个“基本假设”展开。比如支撑物理研究的基本假设是“万物运转都受一套普适的、永恒的规律所约束”,而物理研究的目的“只是”找出这套规律是什么。类似的,“弱人工智能假设”(weak AI hypothesis) 认为经过良好设计的计算机可以表现出不低于人类智能水平的外部智能行为。可以说主流人工智能研究是以弱人工智能假设为出发点,研究如何实现这样一个计算机。

图3:“机械查表式”的机器 – 西尔勒的“中文屋子”实验

二、主流人工智能研究关注如何模拟人类的纯粹智能活动,而不是全部脑力活动

就像前面提到的,人类的脑力活动 (mental process) 不仅包括智能,同时具有情感、审美能力、性格缺陷、社会文化习惯等等一系列“非智力特征”。因为图灵测试的模仿对象是普通人,事实上它对这些非智力特征的要求甚至可能还高过对纯粹智力的要求——作为一个普通人,他/她完全有可能对国际象棋一窍不通,但却不大可能从照片分辨不出美女/帅哥来。

当然,“非智力特征”的引入本身并不妨碍图灵测试成为一个有效的充分条件,但除非我们假设所有这些“非智力特征”都是拥有智能之后的必然产物,否则不得不承认图灵测试确实在机器智能这个核心问题之外加入了过多充满挑战却又显得不那么相关的因素。就像《人工智能》这本经典教科书里写到的,“航空领域试图制造性能良好的飞机,而不是使飞机飞得如此像鸽子以至于可以骗过其他鸽子。”人工智能研究确实应该更多关注与智力活动相关的抽象功能和一般原则。

三、人工智能的最终目标是能够综合适应“人类所在环境”的单一智能体,而不是专门解决特定数学问题的算法

在这一点上图灵测试与人工智能研究的最终目标也是一致的,只不过现有的人工智能水平离这一目标还相去甚远。事实上“综合模拟人类的智力活动”正是人工智能区别于其他计算机科学分支的地方。我们通过比较人工智能软件与传统软件来说明这一点。首先从最广义的角度看,传统软件也应属于人工智能的范畴:实际上很多早期的计算机科学家,比如图灵,就是以人工智能为动力展开对计算机科学的研究。所谓“计算”本来就是诸多人类智能活动中的一种。一个从未接触过计算机的人也许很难说清 “从一个数列中找出所有素数” 和“从一张照片中找出一只狗”哪个更有资格代表“智能”(前者属于传统软件范畴,后者属于传统人工智能范畴)。但另一方面,传统软件并不代表人工智能的全部内涵。粗略讲,我们可以认为传统软件对应了这样一类“计算问题”,它们的共同特点是,问题本身是用一个算法(或非构造性的数学描述)来描述的,而对它们的研究主要关注在如何找到更好的算法。[7]而我们称之为“人工智能问题”的问题可以理解为另一类“计算问题”,它们的共同特点是无法用算法或从数学上对问题进行精确定义,这些问题的“正确答案”从本质上取决于我们人在面对这类问题时如何反应。对于人工智能问题,我们可以基于数学模型或计算模型来设计算法,但问题的本质并不是数学的。

通用人工智能(Artificial General Intelligence)基于弱人工智能假设,以全面模拟人类的所有智力行为为目标。注意到图灵测试作为一个充分条件,是不可能在通用人工智能真正实现之前得到解决的。另一方面,可以说现有每一个AI分支的成功都是通过图灵测试的必要条件,而它们中的大部分还没有达到“人类水平”。因为我们不可能穷尽所有人类智能行为,必须依赖有限个具有通用性的模型和算法来实现通用智能。目前人们仍然只能基于一些简单初等的模型来设计学习、推理、和规划算法。这些AI分支的研究都默认基于针对自己领域问题的弱人工智能假设,而支撑这些子领域研究的动力往往是其巨大的社会实用价值。它们固然已经在很多具体应用领域成绩斐然,但看起来离图灵测试所要求的水平仍然相差甚远。

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提取码:5ob8

书名:图灵程序设计丛书:学习R

作者:[美] Richard Cotton

译者:刘 军

豆瓣评分:7.7

出版社:人民邮电出版社

出版年份:2014-6

页数:360

内容简介:本书分为上下两部分,旨在指导你如何使用R,并提供练习的机会。上半部分主要介绍R的技术细节和使用技巧。每章都简要介绍了一组不同的数据类型(例如第4章介绍向量、矩阵和数组)或概念(例如第8章介绍分支和循环)。下半部分更侧重实践,展示了从输入数据到发布结果这一标准的数据分析流程。

即使你没有任何编程基础,也能顺利阅读本书。

编写简单的R程序,知道R语言能做什么

使用向量、数组、列表、数据框和字符串等数据类型

掌握条件语句以及分支和循环控制语句

应用R的扩展包,将你自己的工作成果打包发给其他人

清理从各种来源导入的数据

通过可视化和汇总统计理解数据

使用统计模型传递关于数据的定量判断并进行预测

了解编写数据分析代码时出现错误的应对措施

作者简介:Richard Cotton

是一位通晓化学安全及健康的数据科学家,开发过很多能让非专业用户访问统计模型的工具。他开发了很多R包,如assertive(用于检查变量的状态)和sig(用于确保功能具有合理的API)。他也是The Damned Liars公司的统计学顾问。

以上就是小编对于问题和相关问题的解答了,希望对你有用



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