人工智能經典測試人工智能測試機器(圖靈測試與人工智能的關系)
一：計算機通過什麼測試才是真真正正達到瞭人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的論理、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該范疇的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專業人士系統等。“人工智能”一詞最開始是在1956 年Dartmouth學會上提出來的。從此後，研究者們發展瞭眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須明 白計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分寬廣的科學，它由不同的范疇組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能鉆石的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常來講需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不一樣的。例如繁重的科學和工程計算原本是要人腦來承擔的，此刻計算機不僅能完成這種計算， 而且能夠比人腦做得更快、更準確，因之當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”， 可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的， 人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用以研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機， 人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。除瞭計算機科學以外， 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智能學科鉆石的主要內容包括：知識預示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動流程設計等方面。
二：何謂人工智能測試?
對於我們的學習，不應該再沉迷於傳統教導，人工智能教學不再是遙不可及。

DL測試，全稱Doctor of Learning Test (學習醫生檢測)，由人工智能針對性出題，大數據智能剖析錯因，15分鐘可以檢測出單科一學期或一學期所有知識點的學習情況，最後導出報告， 報告依據知識點難度，掌握情況，答題時間，和全國排名多個維度進行個性化剖析。
DL測評蘊含哪些科目
目前DL測試蘊含英語、數學、語文、物理、化學五個學科的全國各個版本教材的同步測試。
同步測試包括：小、初、高入學、單元、期末測試。

DL測試結果真的可靠麼?
DL測試是由上海乂學與美國斯坦福研究中心(SRI)聯合開發的人工智能教導引擎，基於全地球最先進的人工智能算法，結合中國特級教師團隊的教學經驗匯總，將各學科知識點做納米級細分， 運用大數據重新構建知識點邏輯關聯， 依據學生的答題情況實時智能推題，找到薄弱知識點。測試結果最接近學生對於知識點的實際掌握情況，被叫作”比老師更懂你的人工智能”。

DL測試有啥用
通過DL測試可以對學生知識點的掌握現狀有一個系統化全方位的瞭解，接著下面的智適應課程，人工智能會依據學生各自的薄弱知識點進行針對性的輔導學習，推送個性化學習路徑，並依據學生的實時掌握情況調整推題難易程度，名符其實的做到智能適應學習，從而實現相對其他傳統教學模式的五倍學習效率。
三：人工智能范疇的“圖靈測試”具體是怎樣的測試?
說到“圖靈測試”，first of all，我們要先知道圖靈這個人物。圖靈，亦即阿蘭·圖靈，看過《模仿遊戲》的人們肯定知道，這位二戰中拯救瞭數以千萬計生命的偉大英雄。
阿蘭·圖靈不是叱吒風雲的將軍，亦不是多智多謀的軍事傢，他在那個時候隻不過是一個數學傢，被秘密招募到一處莊園破譯德國的密碼機“恩尼格碼”，面對這部擁有1、59萬萬億種變化、每二十四小時變化一次密碼配置的“殺人機器”，人力根本無法匹敵。
他的傑出貢獻在於，他創造瞭一臺破譯德國納粹密碼機的解密機，可以每秒測試出幾百種密碼編譯的可能。盟軍得以事先知道德軍的計劃，讓二戰至少提前兩年結束，拯救瞭數以千萬計的生命。
這是機器首次涉足人類智能范疇，並且取得瞭重大沖破的成績。走出“二戰”的陰霾和硝煙之後，圖靈繼續他的科研工作，提前幾十年預見瞭人工智能和人工神經互聯網的發展。
圖靈提出瞭“機器會思考嗎？”此問題啟發瞭後人無窮的想象，“圖靈測試”是指，假如一部機器隔著房間與人類對話，每次有30個測試者，假如沒有超出三分之一的人識別出它的機器身份，那麼這臺計算機便具備智能，這便是著名的“圖靈測試”。
圖靈發明的解密機是當今計算機的初始模型，是現代計算機的基礎，圖靈奠定瞭現代計算機科學的基礎和人工智能的雛形，被稱作“計算機之父”和“人工智能之父”。
四：ai測試是什麼
ai測試預示人工智能測試，人工智能測試包括語音識別、圖像識別、性能測試等，人工智能是一門非常寬廣的科學，涵蓋瞭機器學習，計算機視覺等不同范疇。綜上所述，人工智能鉆石的主要目標之一是使機器能夠執行復雜的工作。
人工智能是一門研究計算機以模擬某些思維過程和智能行為（例如學習，推理，思維，計劃等）的學科，包括計算機實現的智能原理，可以運行更高檔別的應用流程。人工智能涉及計算機科學，心理學，哲學和語言學等科目。
人工智能的研究領域包括智能搜索、神經互聯網、模式識別、機器學習、流程設計、智能機器人、語言理解、知識處理、知識獲取等。
資料拓展：人工智可以在計算機上實現時有2種不一樣的方式。一種是采用守舊的編程技術，使系統呈現智能的作用，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方式方法相同。另一種是模擬法（MODELINGAPPROACH），它不但要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方式方法相同或相類似。
五：何謂數據標註?
數據標註最根本的就是畫框，打比方說檢測目標是車，標註員就需要把一張圖上的所有車都標出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準確機器就可能“學壞”。再打比方說人的姿態識別，就包括18個關鍵點，經過訓練的標註員才能掌握這幾個關鍵點的標註，標註完成的數據也才能符合機器學習的標準。
自動標註技術是在計算機制圖技術發展的基礎上形成的一門技術。著重是利用存儲在數據庫屬性表中的信息來自動標註主題特征，在標註時可以 使用主題屬性表中任意域的正方便地改變標註屬性的具體位置、字體、風格、大小和顏色。
自動註記的主要內容是地圖註記。地圖註記是地圖的基本內容之一，如同地圖上其他符號一樣，註記也屬於一種符號，在很多情況下起定位作用。它是將地圖信息在制圖者與用圖者之間進行傳遞的重要方式。例如，依據註記的具體位置和結構，可以指示點位，依據註記的間隔和排列走向，指示對象的范疇。
六：人工智能十大算法
人工智能十大算法如下
線性回歸（Linear Regression）或許是最流行的機器學習算法。線性回歸就是要找一條直線，並且讓這條直線盡可能地擬合散點圖中的數據點。它試圖通過將直線方程與該數據擬合來預示自變量（x 值）和數值結果（y 值）。緊接著就能夠用這條線來預測推算未來的值！！！
邏輯回歸（Logistic regression）與線性回歸類似，但它是用於輸出為二進制的情形（即，當結果隻能有兩個可能的值）。對最終輸出的預測推算是一個非線性的 S 型函數，稱為 logistic function， g()。
決策樹（Decision Trees）可用於回歸和分類任務。
樸素貝葉斯（Naive Bayes）是基於貝葉斯定理。它測量每個類的概率，每個類的條件概率給出 x 的值。這個算法用於分類問題，得到一個二進制“是 / 非”的結果。看看下面的方程式。
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種用於分類問題的監督算法。支持向量機試圖在數據點之間繪制兩條線，它們之間的邊距最大。為此，我們將數據項繪制為 n 維空間中的點，其中，n 是輸入特征的數量。在此基礎上，支持向量機尋覓到一個最優邊界，稱為超平面（Hyperplane），它通過類標簽將可能的輸出進行最佳分離。
K- 近日鄰算法（K-Nearest Neighbors，KNN）特別容易。KNN 通過在整個訓練集中搜索 K 個最相似的實際案例，即 K 個鄰居，並為所有這幾個 K 個實際案例分配一個公共輸出變量，來對對象進行分類。
K- 均值（K-means）是經過對數據集進行分類來聚類的。例如，這個算法可以使用於依據購買歷史將用戶分組。它在數據集中找到 K 個聚類。K- 均值用於無監督學習，於是，我們僅需使用訓練數據 X，以及我們想要識別的聚類數量 K。
隨機森林（Random Forest）是一種特別流行的集成機器學習算法。這個算法的基本思想是，很多人的建議要比自個的意見更準確。在隨機森林中，我們使用決策樹集成（參見決策樹）。
因為我們今天能夠捕獲的數據量之大，機器學習問題變得更加復雜。這就象征著訓練極為緩慢，而且非常難尋覓到一個好的處理方案。這一問題，通常來講被叫作“維數災難”（Curse of dimensionality）。
人工神經互聯網（Artificial Neural Networks，ANN）可以處理大型復雜的機器學習任務。神經互聯網根本上是一組帶有權值的邊和節點組成的互相連接的層，稱為神經元。在輸入層和輸出層之間，俺們是可以插入多個隱藏層。人工神經互聯網使用瞭兩個隱藏層。除瞭這些以外，還need處理深度學習。