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来源：互联网   发布日期：2011-09-19 14:24:19   浏览：7058次  

一、图林与人工智能
　　介绍人工智能， 不能不从图林说起。英国著名学者 阿兰·图林（A. Turing） 不仅以“纸上下棋机”率先探讨了下棋与机器智能的联系，他还是举世公认的“人工智能之父”。
　　图林的一生充满着未解之谜，他就象上天派往下界的神祗 ，匆匆而来，又匆匆而去，为人间留下了智慧，留下了深邃的思想，后人必须为之思索几十年甚至几百年。
　　许多文献甚至提出，图林不仅是“人工智能之父”，他也是“计算机之父”。曾担任过冯·诺依曼助手的美国学者弗兰克尔这样写到：“许多人都推举冯·诺依曼为‘计算机之父'，然而我确信他本人从来不会促成这个错误。或许，他可以被恰当地称为助产士，但是他曾向我，并且我肯定他也曾向别人坚决强调：如果不考虑巴贝奇、阿达和其他人早先提出的有关概念，计算机的基本概念属于图林。”
　　正是冯·诺依曼本人亲手把“计算机之父”的桂冠转戴在图林头上。直到现在，计算机界仍有个一年一度“图林奖” ，由美国计算机学会（ACM）颁发给世界上最优秀的电脑科学家，像科学界的诺贝尔奖金那样，是电脑领域的最高荣誉。阿兰·图林以其独特的洞察力提出了大量有价值的理论思想，似乎都成为计算机发展史不断追逐的目标，不断地被以后的发展证明其正确性。
　　图林1912年6月23日出生于英国伦敦，孩提时代性格活泼好动。3岁那年，他进行了在科学实验方面的首次尝试──把玩具木头人的胳膊掰下来种植到花园里，想让它们长成更多的木头人。 8岁时，图林尝试着写了一部科学著作，题名《关于一种显微镜》，这个小孩虽然连单词都拼错了许多，但毕竟写得还像那么回事。在书的开头和结尾，图林都用同一句话“首先你必须知道光是直的”前后呼应，但中间的内容很短很短，可谓短得破了科学著作的纪录。
　　1931年，图林考入英国剑桥皇家学院。大学毕业后留校任教，不到一年，他就发表了几篇很有份量的数学论文，被选为皇家学院最年轻的研究员，年仅22岁。1937年，伦敦权威的数学杂志又收到图林一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》，作为阐明现代电脑原理的开山之作，被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题：是否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答？传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立，可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。
　　图林想象的机器说起来很简单：该计算机使用一条无限长度的纸带，纸带被划分成许多方格，有的方格被画上斜线，代表“1”；有的没有画任何线条，代表“0”。该计算机有一个读写头部件，可以从带子上读出信息，也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是：把纸带向右移动一格，然后把“1”变成“0”，或者相反把“0”变成“1”。
　　图林设计的“理想计算机”被后人称为“图林机”，实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种“万能图林机”，用来模拟其它任何一台“图林机”工作，从而首创了通用计算机的原始模型。图林甚至还想到把程序和数据都储存在纸带上，比冯·诺依曼更早提出了“储存程序”的概念。
　　阿兰·图林对计算机科学的贡献也并非停留在“纸上谈兵”。在第二次世界大战期间，图林应征入伍，在战时英国情报中心“布雷契莱庄园”（Bletchiy）从事破译德军密码的工作，与战友们一起制作了第一台密码破译机。在图林理论指导下，这个“庄园”后来还　　研制出破译密码的专用电子管计算机“巨人”（Colossus），在盟军诺曼底登陆等战役中立下了丰功伟绩。
　　1945年，脱下军装的图林，带着大英帝国授予的最高荣誉勋章，被录用为泰丁顿国家物理研究所高级研究员。由于有了布雷契莱的实践，他提交了一份“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的电脑。1950年， ACE电脑样机 公开表演，被认为是当时世界上最快最强有力的电子计算机之一。
　　1950年，图林来到曼彻斯特大学任教，并被指定为该大学自动计算机项目的负责人。就在这年10月， 他的又一篇划时代论文《计算机与智能》 发表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》，它引来的惊雷，今天还在震撼着电脑的世纪。在“第一代电脑”占统治地位的时期，这篇论文甚至可以作为“第五代电脑”和“第六代电脑”的宣言书。
　　图林写道：你无法制造一台替你思考的机器，这是人们一般会毫无疑义接受下来的老生长谈。我的论点是：与人脑的活动方式极为相似的机器是可以制造出来的。更有趣的是，图林还设计了一个“图林试验”，试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。图林试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个是机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是人还是机器。图林还为这项试验亲自拟定了几个示范性问题：
　　问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。
　　答：不要问我这道题，我从来不会写诗。
　　问：34957加70764等于多少？
　　答：（停30秒后）105721
　　问：你会下国际象棋吗？
　　答：是的。
　　问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1处有棋子R。现在轮到你走，你应该下那步棋？
　　答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
　　图林指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”
　　从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况：
　　问：你会下国际象棋吗？
　　答：是的。
　　问：你会下国际象棋吗？
　　答：是的。
　　问：请再次回答，你会下国际象棋吗？
　　答：是的。
　　你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。如果提问与回答呈现出另一种状态：
　　问： 你会下国际象棋吗？
　　答：是的。
　　问：你会下国际象棋吗？
　　答：是的，我不是已经说过了吗？
　　问：请再次回答，你会下国际象棋吗？
　　答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。
　　那么，你面前的这位，大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于，第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样

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