⑴ 如何判斷一台機器是不是人工智慧

安沒安裝智能模塊

⑵ 信息技術 怎麼判斷是不是人工智慧技術 例如A將書籍掃描成圖像保存到計算機中

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
其實你提到的這幾項都或多或少涉及到了人工智慧的領域。不用說B中是人工智慧在模仿人的行為；A中其實涉及到了很多智能圖像識別技術（知道Adobe Reaber嗎？上面的文字可是運行復制到word文件上的）；而C項中現在比較高大上的智能翻譯互譯多種語言而且不受語法影響（還記得當年翻譯機別扭的翻譯嗎？）甚至有些可以支持語音；至於D選項，指紋識別技術在人工智慧技術中屬於模式識別技術的一種，因此它也是人工智慧技術的一種應用。

⑶ 檢驗機器人是否具有強人工智慧的測試叫做什麼測試啊

答案為：圖靈測試。
這個測試是由一位叫阿蘭·圖靈的人提出的。假設有一個人、一個機器內人和一個裁判，容那麼裁判在A房間里，一個人在B房間里，一個機器人在C房間里。裁判的A房間中有台電腦，連接著B房間和C房間兩端，可以進行聊天。裁判輪流跟人和機器人聊天，若機器人可以愚弄裁判，那麼它就是強人工智慧！
求點贊，是手打出來的！

⑷ 計算機如何用歸結法進行判定 人工智慧

不清楚是什麼是"歸結法",不過所謂的智能階段,根據人工智慧之父圖靈的解釋是:在一段時間內對方與機器之間的交流無法識別目標只是機器的,就達到了人工智慧階段.目前我也在為這個目標而努力中.

⑸ 關於圖靈測試判斷人工智慧的一大隱患（見問題說明），是否正確望指點

圖靈測試是一個主觀的實驗手段，並不是智能的可靠標准。圖靈當年提出這種方式，是為了迴避一些哲學障礙。該方法的種種缺陷，幾十年來已有無數學者提出過，它主要的意義是在哲學層面，而非技術層面。

⑹ 強人工智慧和弱人工智慧該如何定義

強人工智慧就是我們經常在科幻電影動畫小說里所想像出的那種人工智慧。而弱人工智慧對於人工智慧的定義就寬泛多了。基本上能夠幫我們解決某些特定領域問題的，都可以算作是弱人工智慧。

按照定義，強人工智慧就是能夠執行「通用任務」（Generalized Mission）的人工智慧：它能夠進行通常意義上的學習、推理、認知，解決並非特定領域的問題。按照普羅大眾的想像，它就是真正的人工智慧

超能查派。我們想像中的人工智慧是這樣的。

對於強人工智慧的判定，最著名的莫過於以計算機科學奠基人圖靈為名的「圖靈測試」。圖靈測試的問題很簡單：讓一個人面對兩個對象對話，其中一個對象是人工智慧，一個對象是人類；如果這個人不能成功的分辨出誰是機器，那麼就說明這個人工智慧通過了「圖靈測試」。

上世紀七八十年代強人工智慧的研究者發現他們要解決的通用的認知和推理過程是無法跨越的障礙。於是很多科學家和工程師們轉向了更加實用的，工程化的弱人工智慧研究。他們在這些領域取得了豐碩的成果：人工神經網路、支持向量機、甚至最簡單的線性回歸理論在足夠大的數據量和計算量支撐下，都可以獲得非常出色的結果——比方說識別人臉，或者識別字跡。於是這些弱人工智慧也迅速的應用到了我們的網路和生活的方方面面，從買東西，出門，網上訂餐，我們都用到這些人工智慧。

人工智慧終會與我們朝夕相處。

⑺ 人工智慧之父提出關於判斷機器是否能夠思考的著名試驗的內容是什麼

圖靈測試 就是一個人向電腦和另一人提相同問題（當然提問題的人不知道哪個是虛擬思維哪個是真人） 然後根據他們的回答進行判斷 如果經過了相當長時間的測試都不能分出，那麼就證明有相當強的模擬思維能力，可能轉換為真實思維
現在，對於測試時間究竟多長合適還沒有專業的標准
但是還沒有一個人工智慧或模擬思維程序通過圖靈測試

⑻ 人工智慧侵權責任如何認定

人工智慧產品侵權行為應當具有違法性。侵權責任理論通說認為違法行為要件包含兩個構成要件：一是客觀上存在加害行為；二是加害行為具有不法性②。人工智慧產品侵權行為應當符合該違法行為的要求，鑒於其特殊性，本文以人工汽車為例，假想法律與科學技術允許其行駛的情況下，分以下幾種侵權情況討論。
（一）人工智慧汽車與行人之間
人工智慧汽車具有程序化的特點，即使科技水平再先進，其突發情況反應能力也不及人類。因此可以認為人工智慧汽車在道路上受保護的程度應當高於行人，最起碼要於行人相等。結合現行的《道路交通安全法》主要保護行人的立法規則，要促進人工智慧汽車的發展，必須進行相應修改。人工智慧汽車與行人之間發生的侵權行為情況會很多。例如，人工智慧汽車經程序設定後，在無人狀態下按照預定路線、軌道進行運行，在某個路口與行人相撞，造成重大傷害結果。這種情況下，可能因為汽車一方的過錯，也可能因為行人一方的過錯，或者雙方均有過錯。完全歸責於行人一方過錯的情況不是本文探討的重點，本文只探討汽車一方存在過錯的情況。汽車一方存在過錯有如下情況。第一，汽車程序設計者設計方案存在失誤；第二，生產者生產過程中存在過失，造成產品不合格；第三，銷售者未盡到合理保管義務，致使原本合格產品出現質量問題；第四，產品使用者在操作產品運行時，未按技術標准進行操作。需要指出的是，由於人工智慧產品運行時的無人少人狀況以及危機處理的不敏感性，對運行道路要求較高，道路設施出現故障也可能擾亂汽車的程序，例如因為紅路燈出現故障，可能成為事故發生的主要原因。這時就應當有富有維修維護道路設施責任的有關機關負責。
（二）人工智慧汽車與普通汽車之間
人工智慧汽車與普通汽車最大的區別是，人工智慧汽車運行時人較少操作，人的參與屬於事前參與；普通汽車運行時人全程操作，人的參與屬於全程參與。對於普通汽車一方的追責，是基於駕駛人員對於汽車駕駛員的意志，汽車的運行超出駕駛員的意志，按理說不應當追究責任。比如汽車本身固有的根本無法克服的故障而導致汽車失控，除非這個故障是由於駕駛員未盡保養義務造成的。對於人工智慧汽車的歸責則不同，因為人工智慧汽車在運行過程中幾乎沒有人的參與，人的意志在運行過程中無法體現。此時歸責的思路應當轉變，應當向前延伸，著重考察人工智慧汽車運行前操作者對於路線、時間、避險等設置是否符合操作規范。這里需要指出的是，操作者事前不可能完全預料到險情的具體時間地點等因素，我們不可能苛求他對一切了如指掌。對於人工智慧汽車操作者的歸責僅限於事前是否按照技術標准合理設置，並且如果因為未盡保養義務而出現故障造成的侵權也應當屬於歸責范圍。另一個需要關注的問題是，普通汽車在與智能汽車相遇時，普通汽車應急能力強，避險的可能性大，因此其受的規范應當多一些。這樣，對於普通汽車來說較為不公平，最好的辦法是嚴格區分兩者的道路。我們的社會必定要經歷兩種汽車共存的時代，行駛區域的劃分，一是可以減少兩種不同汽車相撞的可能；二是歸責時也可以根據行駛區域判定責任的分擔。
（三）人工智慧汽車與人工智慧汽車之間
兩種相同技術與操作的汽車，同樣都具有較強的程序性，緊急情況處理能力也都不強，如果都按照技術要求設置與操作，發生碰撞的可能性不是很大。二者之間發生碰撞可能是基於汽車自身的故障原因，因此歸責思路應當向前逐步延伸，一直到設計研發開始。這樣來看，人工智慧汽車與人工智慧汽車之間的碰撞，大多因為產品質量問題，產品責任的可能性大很多。