3、人工智能：从基础理论到实际应用

人工智能：从基础理论到实际应用

1. 图灵测试：开启人工智能之门

图灵通过“派对测试”（也称为“模仿测试”）提出了他的概念。这个测试的基本目的是判断参与者是人类还是计算机。

测试场景一包含三名玩家：一名男性、一名女性和一名询问者（可以是男性或女性）。前两名玩家分别处于不同房间，询问者不知道他们的身份。询问者的挑战是根据玩家对问题的书面回答来判断他们的性别。同时，还会让第一名玩家故意给出错误答案，误导询问者认为其是女性而非男性。

图灵对这个游戏进行了改进，在测试场景二中，将前两名玩家中的一名替换为计算机。他试图分析机器是否能够运用自身智能像人类玩家一样行动。测试证明，计算机能够凭借其智能迷惑询问者，使询问者有可能误将计算机当作人类。图灵测试证实了机器智能，这一成果被研究界广泛接受，随后大量基于人工智能的机器和应用进入市场，为用户提供了高精度的结果和灵活的环境。

然而，在20世纪60年代末，理查德·卡普和史蒂夫·库克提出了NP完全问题理论。这类问题虽然可解，但随着问题规模的增大，求解所需的时间会呈指数级增长，这种求解难度被称为计算复杂性。人工智能期望拥有解决此类高计算复杂度问题的有效算法，但无论是人类还是智能计算机程序，解决复杂问题的最终成功都完全依赖于问题的具体属性以及合适的求解方法的选择，这一直是人工智能研究界难以精确确定的试错过程，至今仍是一个开放的挑战。

2. 人工智能的基础学科贡献

人工智能从多个其他学科继承了各种概念、观点和实践。
|学科|贡献|
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|哲学|带来了学习和推理理论，以及物理系统的运作构成思维功能的观念|
|数学|催生了计算理论