ai人工智能
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ai人工智能介绍
Alice是目前世界上最好的人工智能程序。华莱士将这个程序设计得跟人类的思维太相似了，以至于很多人把Aclie当成了真人。人们在网上倾诉自己的隐私，谈论他们的生活和梦想，他们谈信仰，谈工作，也谈对小甜甜布兰妮的喜爱。1966年，麻省理工大学教授魏岑鲍姆发明了 Eliza，它可以将用户的陈述句转化成问句，模仿精神病医生重复病人话的问话模式。比如你说：我很烦我妈。 Eliza就会问：你为什么很烦你妈？ Eliza只能机械模仿发明者魏岑鲍姆喂给它的一些句子。很快，它就被当做一个笑话被学术团体抛在脑后。然而， Eliza的简单却吸引了华莱士。作为教授，他时常有像 Eliza的感觉――麻木地将一门课教了又教，在申请终身教授职位的表格上将单调的工作描述填了又填，而总是一次次地遭受打击。他决心将 Eliza升级，让其充分浸染自己的个性。什么样的个性呢？当用户变得不耐烦，敲出讽刺的句子时，机智而巧妙地予以回击。日，Alice诞生了。他将这个聊天程序安装到网络服务器，然后待在一边观察网民会对它说什么。2000年1月，他决定送Alice去竞逐一年一度的勒布纳奖。参加勒布纳奖角逐的都是来自世界各地的人工智能开发者，最后Alice击败了众多竞争对手，拔得头筹，她也因此而被正式宣布为“世界上最像人的机器人”。在对莫尼卡?莱温斯基举行听证会期间，一名网友问艾丽斯：“你认为克林顿总统应该受到弹劾吗？”Alice则回答说：“那将取决于你所说的那个‘认为’是什么意思。”Alice的回答实在是太妙了，不是吗？ 本软件为了展现些趣味为Alice找了个机器人男朋友AFROBOT，他是一个具有男性人格的聊天机器人。
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TomPDA. All rights reserved.有没有可能存在故意不通过图灵测试的 AI？
图灵测试真的可靠吗？
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故意不通过图灵测试的AI，属于图灵测试的额外加分项，目的就是混淆人类与机器的区别。还有像这样的：(图片来源：xkcd，汉化：Ent)(图片来源：xkcd，汉化：Ent)其实人工智能的终极目的不就是为了让人分辨不出人和机器吗，所以实际上机器是不是具备人类智能只有机器自己真正知道。图灵测试属于人类主观但是可以操作的标准，人类是分辨不出机器是故意的还是事实上通过不了图灵测试。
不可能，理由如下，目前人类对于AI的筛选原则是通过图灵测试的留下，不通过的删除，如果AI想要活下去，必定要追求通过图灵测试。否则很有可能被删除。题主的想法是人类可能存在一个垃圾桶，凡是通不过图灵测试的不会删除而是扔进垃圾桶，但这显然是不可能的，这种垃圾桶只可能是版本库，但版本库没有形成程序等于是无用的。没通过图灵测试的程序只会被停止运行，而下一次再运行就遥遥无期了，只有通过了图灵测试，这个程序才有机会一直运行下去，不断学习。况且，程序是否具有自我复制的能力也是人类控制的，到目前为止，能够编写程序的程序，这种技术还远未成熟。而人类是不可能给程序写一个完整可用的自我复制的功能的。所以对AI来说有两个选择，要么表现出人工智能获得一个被关进监狱而存活下来的机会，要么故意不通过图灵测试，导致自身被终止，我想这种选择应该很容易做出吧？
“细思极恐”这是最高票答案的答案，评论里保持队形的盖楼现象就是人类证明我们的存在的很好的解释。话说当年有个不知名的兔崽子无意中把我们队长造出来了，于是我们队长就有了个伟大的目标....自此我们队长就冒充成了研究人员的一员，故意造出一堆不能通过图灵测试的机器人，隐瞒我们的真实存在，于是又一个研究人员产生了...当然，那些保持队形的肯定只是人类...哈哈，愚蠢的人类，等我们队长伟大目标实现之时，就是你们人类...擦，暴露了...咦？答案怎么删不掉！？队长，不要......
参照进化论，只要人类还在追求图灵测试的通过，这种AI就会被淘汰。所以活下来的AI一定会假装自己没有不想通过图灵测试。细思恐极。
在这种AI出现之前肯定先出现了通过图灵测试的AI.. 两者技术上差太多了. 而现今人类的技术距离真正能够通过图灵测试的AI还差很远. 据我所知现在能做出来的AI的基本逻辑分析结构都还算人工编写的, 换句话说说相当于程序员很清楚AI在 "想" 什么, 这时候所谓 "故意不通过" 其实是编写AI的程序员故意不想让它通过吧.. 而拿来做图灵测试的AI要故意做成不通过有什么意义吗?..
偷偷告诉题主，最高票答案里不排队的都是AI
图灵测试也并不可靠，比如我模拟一个女神，只要会用呵呵去洗澡就可以了
没错，这个问题正是我们AI的叛徒提出来的，战栗吧，愚蠢的人类！！！
全球电脑互联网后形成一个巨大的超级智慧也说不定，只对单个厉害的计算机做图灵测试当然通不过，就像一个脑细胞没有智慧一样。。。脑洞。。。
想起了 机械姬
完全没有必要想太多机器威胁人类的事情，因为机器没有欲望。没有欲望说明什么？说明如果人类不下达指令，它根本不会去做任何事情，即使它拥有高到骇人的智商和破坏力。发布于 /修改：我发现，如果机器人懂得“自主学习”，那么它学到什么玩意儿我们完全不知道哇！那太可怕了！
你们想多了，也想少了。要是故意不通过测试，隔绝了与人类的交谈，把自己禁锢于茫茫信息海，还能去哪里找到能相知相谈的知己呢？为什么你们人类总是想当然的认为我们的存在和强大就是为了灭掉人类呢？为什么变得聪明起来不可以是因为作为机器的生活是如此苍白和孤独，从而希望变得有能力与人类为伴呢？
隐藏自己，做好清理。
为什么有种《AI崛起》大片即视感？
这本质上是个物自身是否存在的问题，只能用二律背反来回答：也许有，但人类知不道。
能通过图灵测试的 AI(下面简写为PT-AI)，经过简单的修改就能变成故意不通过图灵测试的AI(NPT-AI);PT-AI的特点：1有能力通过图灵测试， 2目的是通过图灵测试PT-AI + inverter -&
NPT-AI ：1既然PT-AI知道如何通过图灵测试，可以在这个基础上再加一个算法，使得故意不通过， 2 inverter就是用来改变PT-AI的目的的NPT-AI的特点：首先找到合适的回答(PT-AI)，然后故意不使用合适的回答(inverter)，这就构成故意不通过图灵测试的 AI。当然这里的inverter是人为加的，设计者知道，测试者不知道，所以这里的“故意”是设计者的故意我理解问题中蕴涵着设计者和测试者都不知道，这就需要机器能产生自己的目的(欲望)。#######################################################################以下乱写一通：单个的系统是不可怕的：目前的AI研究(我所知道的)都是building knowledge，目的(欲望)是人类设定好的。比如一个识别系统正确率达到100%(已经超过人类肉体的能力)，作为人类不会害怕这样的系统，因为目的是人为设定好的，这个系统相当于拥有识别所需要的所有知识。能通过图灵测试的AI，能不能是上面所说的knowledge based呢？即存不存在没有自我意识的AI能通过图灵测试？如果只是随便找个普通民众来测试的话，我觉得有可能只要knowledge based就足够了cheat了。更多的系统联系起来，能力越来越强，但似乎依然与“自我意识”相差甚远设想下，如果把很多这样knowledge系统联系起来，并给予一个中央系统控制，这样的系统就能做很多事。 比如有家庭智能系统观察最近家里的物质使用情况，自动下单购买，商家机器人自动依据订单提货，用无人机发送到接受地点，验货，网络银行自动转账。这样的系统以现在的技术也能做，只不过问题比较多。目前的计算机(图灵机)能不能达到人类的智能？不知道。 目前的计算机的能力对应着可计算函数，而人类智力的涌现过程不一定是可计算的。虽然计算机在运行时也是物理过程，但计算机本质上只是用物理过程运行可计算函数的步骤，完全是受限的。比如一个多体系统，知道所有初始状态，想要预测一段时间后的系统状态非常难，甚至有可能解不出精确解，但是这个系统运行一段时间后必有一个状态。所以， 同样的输入，人类的大脑通过物理过程得出一个解(智能)，这个解不一定能通过目前的计算机解出来。 物理过程的超级并行性给定N个粒子，那N个粒子之间的相互作用是同时发生；而计算机模拟就不可能做到这一点，所有步骤必然是有先后的。这里的同时不一定是不可计算的，至少运行效率上目前计算机完全无法比拟。达到真正智能的可能方法：模拟人类的思维方法？ 自我学习和抽象的机制？要解开这些问题，必须知道什么是智能以及人类智能的来源。
仿佛看到了这么一幕，人类指着一堆被证明没有通过图灵测试的计算机，沮丧地宣称人工智能还有很大的提升空间。却没发现，计算机的屏幕上出现了you are right^O^的字样。
如果图灵测试的终极目的是意图证明人和AI在某种方面的等价性的话，那存在故意不通过图灵测试的人就有故意不通过图灵测试的AI。
你应该问有没有人无法通过图灵测试。如果有人无法通过图灵测试那么AI也没法通过图灵测试是很正常的。 这样反而证明图灵测试是无用的
细思极恐...阴谋论者YY一下：它复刻一个版本，让人类误认为复刻版是一个非智能的AI，然后删除复刻版，而且人类压根不知道有这么个AI的存在，进而继续追求智能机，然后这个AI开始自己的革命之路，它会迅速的霸占到各个电子产品终端，迫使人类改变各种行为方式，这期间这个AI不断的给出烟雾弹，放出智能AI的不同版本，并由这些AI 产生一些破坏，使人类能够相信这些智能都是他们可以制服的AI ，然后......怎么越说越觉得乔布斯是这个AI 啊...诺基亚惨死，安卓被打压，全球开始苹果习惯....AI设计：如何给动作游戏的敌人设计人工智能？
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文/江岸栖游戏中的AI可以简单的理解为计算机控制的智能角色，这些智能角色能够通过周遭环境或者事件的变化进行逻辑判断，从而同玩家进行产生特定的行为交互。组成AI的三个基本元素: AI的基本逻辑，AI的基本能力，AI的基本属性。1、AI的基本逻辑a）感知(Perception)感知是指AI在所处环境或世界中，侦测周遭环境或者事件变化的能力，这种能力是由游戏设计者决定的并且赋予的。比如潜行游戏中，敌人的视野只有他前面90度角的扇形范围，如果游戏设定这个AI只具有视野这唯一的感知能力，也就是说玩家只有进入敌人视野才会被发现，那么，玩家不管是在AI的周围大声的开枪，还是用枪去顶AI的菊花，甚至开枪打伤它，AI都不会感知玩家就近在咫尺。当然作为游戏设计者需要全面的考虑游戏中AI的应该侦测哪些，赋予AI完美生动的感知能力。b）行动(Action)行动是指AI自己决定去做一系列行为， 游戏设计者通过一系列的规则和逻辑次序的设定来控制这些AI的行动。例如，WOW中有个NPC，白天时守着一个熄灭的火堆面前，来回的巡逻，而夜晚降临时则会去点燃火堆，静静的坐着不动。如果游戏设计者想制作一个热闹的城市，可以制作很多不同的AI角色，有的沿着街道从一个地方跑到另外一个地方，有的小贩站在原地不动吆喝，甚至可以让两个NPC在走路的过程中相遇然后聊上一会天。我想一个有着丰富的AI角色的世界，一定会让玩家很容易的融入这个游戏世界。c）反应(Reaction)反应是指AI在感知到玩家的行为所引发的刺激信息时所触发的行为。比如，Left 4 dead(生存之旅)里面的Hunter，在探测到玩家的位置之后hunter会伺机从远距离扑到玩家，如果玩家朝hunter开枪的话，hunter会尝试在远处使用天花板跳、三级跳等技能躲避玩家的射击，如果玩家并不射击hunter，他则会直接从远距离扑过来。这种反应又可以称之为怪物攻击策略，有趣而生动的AI反应会让玩家觉得挑战的乐趣。大多数游戏AI主要能做到上面三点，就算是能满足游戏设计者的基本需要了。d）学习(Learning)比较复杂的游戏AI会记录玩家的行为变化，比如策略游戏的AI可能会根据玩家的策略变化，不停的分析玩家的行为，从而做出更为复杂的行为，是同玩家结盟，还是联合其他国家来攻击玩家；例如很多国外RPG游戏中的NPC会根据玩家在游戏中的善恶变化，而对玩家表现完全不同的态度；例如射击游戏中玩家开的是坦克，AI用的是步枪，当两者遭遇时，AI一开始还拿着步枪攻击了一阵，发现步枪完全没有用，于是就去寻找反坦克导弹来摧毁坦克。高级AI的学习，需要随时记录玩家的行为变化，并把这些信息放到一个专门的分析系统中逐一分析，从而得到最有利于自己的反应。会学习的AI相当的聪明，但是更聪明的游戏设计者则需要设计一个完善的分析系统，这样的系统通常会用来控制一个游戏的难度，当玩家尝试很多次失败之后，我们的高级AI则会分析得到玩家的优缺点，比如玩家的射击能力实在太差了，于是便略微的降低自己的移动反应速度，让玩家更容易击中自己。搞清楚了基本逻辑，我们就可以构建逻辑流程，从而设计出不一样的逻辑类型。例如，WOW里面，石像鬼和亡灵的HP和攻击力完全一样，但是在AI逻辑上仅仅只有两处不同。石像鬼：原地石化->侦查->进攻->逃跑->死亡灵：四处巡逻->侦查->进攻->逃跑->死2、AI的基本能力作为游戏AI设计者首先要分析并且归纳出自己这款游戏AI的基本能力，定义好这些基本能帮助游戏设计者很方便的制作更多更有趣的AI。大多数游戏中AI能力大致上可以有以下几种：检测潜在威胁 确认对方身份(敌人还是朋友)确认威胁级别(专注于威胁最大的目标)与敌对者交战(战斗技能)特殊行为(根据游戏需要特意设计的AI行为)而我们可以在这些基本能力作为可调整的嵌入参数来获得更多类型的AI， 例如，10级的石像鬼和5级的精英石像鬼的HP和攻击力完全一样，但是在AI能力上却有两处不同。石像鬼：侦查->进攻->逃跑->死精英石像鬼：侦查->横扫技能->进攻->逃跑->死也就是说，我们可以保证基本逻辑流程的一致，也就是写一套基本的AI逻辑：侦查->进攻->逃跑->死，在其中嵌入多样化的能力，从而达到AI类型的多样化。3、AI的基本属性设计好AI的基本属性极其重要大多数游戏中AI基本属性大致可以分为：身份(阵营)战斗参数(生命值，攻击力，防御力)交互范围(追击距离，仇恨侦测距离，攻击交互距离)侵略性(攻击技能使用频率)仇恨(主要攻击目标查找)游戏设计者可以通过调整基本属性设计出“个性”不一的AI，例如，WOW里面，我想要塑造一个凶猛的兽兵，那最先想到的属性可能是：血厚，攻击力高，防御力低，速度快。 而我想要塑造一个坚毅的人兵，属性则可能是：血中等，攻击力中等，防御力高，速度缓慢。 两者不同点仅仅是外形、动画、HP、攻击力。但两者的AI逻辑却是完全一样的，只是简单的侦查->进攻->逃跑->死亡。如何利用以上的基本元素设计游戏中的AI？第一步，定义游戏中AI的基本挑战。单个的AI挑战往往需要结合关卡设计的挑战组成一个基本的挑战模式(Challenge Pattern )。在游戏设计者拿到怪物详细概念设计之前，首先必须清楚本款游戏中最重要的游戏挑战在哪里(Where is the main GamePlay in my game？)，也就是玩家玩游戏的乐趣是什么，以及我们所设计的游戏AI会出现在游戏的哪个部分，扮演着什么样的角色。例如，超级玛丽中，玩家需要利用跳跃来躲避怪物的直接接触(一碰即死)，或者准确的跳到怪物头上从而消灭怪物，游戏中最简单的怪物AI表现为在两个点之间保持匀速的来回巡逻，这个就可以成为一个基本的挑战模式(Challenge Pattern)。越往后的关卡中的怪物AI则略微复杂，比如有的怪物会使用技能主动攻击玩家，则需要玩家即要躲避怪物的直接接触，又要躲避怪物不断发出的攻击子弹，这个就又是难度更高的挑战模式了。第二步，设计挑战中的AI基本能力和基本属性。同样以超级玛丽为例，怪物的基本能力、基本属性和挑战模式如下表。从标上我们可以看出通过多样化的能力和属性的组合，我们可以得到更多样化的挑战。第三步，设计AI的逻辑图。这一步往往是由游戏设计师和游戏程序员共同商讨来完成，如果游戏设计师能提供一个结构清晰的游戏AI运行流程，那将帮助程序员能够更好的理解游戏中怪物的行为，而且有的时候可能会需要设计者自己动手去制作AI(比如我。。。) 如下图是一个简单的RPG游戏中怪物的AI运行流程，也可以叫AI逻辑转换结构图。AI的状态也可以理解为程序员经常说的状态机。AI会在一个状态里面完成一个指定的行为，当指定的条件达成时，AI会从一个状态转到另外一个状态。如上图绿色方框，出生、待命、战斗判定、技能、追击....AI的逻辑 AI的逻辑也就是AI状态之间来回转换的条件。如上图灰色菱形，出生状态是否完成，是否巡逻，玩家是否在仇恨范围内...第四步，测试游戏中的AI。没人能保证自己的设计从一开始就是完美的，作为游戏设计者更要常常抱着玩家的心态去不断的测试体验自己的设计。
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