⑴ 如何判断一台机器是不是人工智能

安没安装智能模块

⑵ 信息技术 怎么判断是不是人工智能技术 例如A将书籍扫描成图像保存到计算机中

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
其实你提到的这几项都或多或少涉及到了人工智能的领域。不用说B中是人工智能在模仿人的行为；A中其实涉及到了很多智能图像识别技术（知道Adobe Reaber吗？上面的文字可是运行复制到word文件上的）；而C项中现在比较高大上的智能翻译互译多种语言而且不受语法影响（还记得当年翻译机别扭的翻译吗？）甚至有些可以支持语音；至于D选项，指纹识别技术在人工智能技术中属于模式识别技术的一种，因此它也是人工智能技术的一种应用。

⑶ 检验机器人是否具有强人工智能的测试叫做什么测试啊

答案为：图灵测试。
这个测试是由一位叫阿兰·图灵的人提出的。假设有一个人、一个机器内人和一个裁判，容那么裁判在A房间里，一个人在B房间里，一个机器人在C房间里。裁判的A房间中有台电脑，连接着B房间和C房间两端，可以进行聊天。裁判轮流跟人和机器人聊天，若机器人可以愚弄裁判，那么它就是强人工智能！
求点赞，是手打出来的！

⑷ 计算机如何用归结法进行判定 人工智能

不清楚是什么是"归结法",不过所谓的智能阶段,根据人工智能之父图灵的解释是:在一段时间内对方与机器之间的交流无法识别目标只是机器的,就达到了人工智能阶段.目前我也在为这个目标而努力中.

⑸ 关于图灵测试判断人工智能的一大隐患（见问题说明），是否正确望指点

图灵测试是一个主观的实验手段，并不是智能的可靠标准。图灵当年提出这种方式，是为了回避一些哲学障碍。该方法的种种缺陷，几十年来已有无数学者提出过，它主要的意义是在哲学层面，而非技术层面。

⑹ 强人工智能和弱人工智能该如何定义

强人工智能就是我们经常在科幻电影动画小说里所想象出的那种人工智能。而弱人工智能对于人工智能的定义就宽泛多了。基本上能够帮我们解决某些特定领域问题的，都可以算作是弱人工智能。

按照定义，强人工智能就是能够执行“通用任务”（Generalized Mission）的人工智能：它能够进行通常意义上的学习、推理、认知，解决并非特定领域的问题。按照普罗大众的想象，它就是真正的人工智能

超能查派。我们想象中的人工智能是这样的。

对于强人工智能的判定，最著名的莫过于以计算机科学奠基人图灵为名的“图灵测试”。图灵测试的问题很简单：让一个人面对两个对象对话，其中一个对象是人工智能，一个对象是人类；如果这个人不能成功的分辨出谁是机器，那么就说明这个人工智能通过了“图灵测试”。

上世纪七八十年代强人工智能的研究者发现他们要解决的通用的认知和推理过程是无法跨越的障碍。于是很多科学家和工程师们转向了更加实用的，工程化的弱人工智能研究。他们在这些领域取得了丰硕的成果：人工神经网络、支持向量机、甚至最简单的线性回归理论在足够大的数据量和计算量支撑下，都可以获得非常出色的结果——比方说识别人脸，或者识别字迹。于是这些弱人工智能也迅速的应用到了我们的网络和生活的方方面面，从买东西，出门，网上订餐，我们都用到这些人工智能。

人工智能终会与我们朝夕相处。

⑺ 人工智能之父提出关于判断机器是否能够思考的著名试验的内容是什么

图灵测试 就是一个人向电脑和另一人提相同问题（当然提问题的人不知道哪个是虚拟思维哪个是真人） 然后根据他们的回答进行判断 如果经过了相当长时间的测试都不能分出，那么就证明有相当强的模拟思维能力，可能转换为真实思维
现在，对于测试时间究竟多长合适还没有专业的标准
但是还没有一个人工智能或模拟思维程序通过图灵测试

⑻ 人工智能侵权责任如何认定

人工智能产品侵权行为应当具有违法性。侵权责任理论通说认为违法行为要件包含两个构成要件：一是客观上存在加害行为；二是加害行为具有不法性②。人工智能产品侵权行为应当符合该违法行为的要求，鉴于其特殊性，本文以人工汽车为例，假想法律与科学技术允许其行驶的情况下，分以下几种侵权情况讨论。
（一）人工智能汽车与行人之间
人工智能汽车具有程序化的特点，即使科技水平再先进，其突发情况反应能力也不及人类。因此可以认为人工智能汽车在道路上受保护的程度应当高于行人，最起码要于行人相等。结合现行的《道路交通安全法》主要保护行人的立法规则，要促进人工智能汽车的发展，必须进行相应修改。人工智能汽车与行人之间发生的侵权行为情况会很多。例如，人工智能汽车经程序设定后，在无人状态下按照预定路线、轨道进行运行，在某个路口与行人相撞，造成重大伤害结果。这种情况下，可能因为汽车一方的过错，也可能因为行人一方的过错，或者双方均有过错。完全归责于行人一方过错的情况不是本文探讨的重点，本文只探讨汽车一方存在过错的情况。汽车一方存在过错有如下情况。第一，汽车程序设计者设计方案存在失误；第二，生产者生产过程中存在过失，造成产品不合格；第三，销售者未尽到合理保管义务，致使原本合格产品出现质量问题；第四，产品使用者在操作产品运行时，未按技术标准进行操作。需要指出的是，由于人工智能产品运行时的无人少人状况以及危机处理的不敏感性，对运行道路要求较高，道路设施出现故障也可能扰乱汽车的程序，例如因为红路灯出现故障，可能成为事故发生的主要原因。这时就应当有富有维修维护道路设施责任的有关机关负责。
（二）人工智能汽车与普通汽车之间
人工智能汽车与普通汽车最大的区别是，人工智能汽车运行时人较少操作，人的参与属于事前参与；普通汽车运行时人全程操作，人的参与属于全程参与。对于普通汽车一方的追责，是基于驾驶人员对于汽车驾驶员的意志，汽车的运行超出驾驶员的意志，按理说不应当追究责任。比如汽车本身固有的根本无法克服的故障而导致汽车失控，除非这个故障是由于驾驶员未尽保养义务造成的。对于人工智能汽车的归责则不同，因为人工智能汽车在运行过程中几乎没有人的参与，人的意志在运行过程中无法体现。此时归责的思路应当转变，应当向前延伸，着重考察人工智能汽车运行前操作者对于路线、时间、避险等设置是否符合操作规范。这里需要指出的是，操作者事前不可能完全预料到险情的具体时间地点等因素，我们不可能苛求他对一切了如指掌。对于人工智能汽车操作者的归责仅限于事前是否按照技术标准合理设置，并且如果因为未尽保养义务而出现故障造成的侵权也应当属于归责范围。另一个需要关注的问题是，普通汽车在与智能汽车相遇时，普通汽车应急能力强，避险的可能性大，因此其受的规范应当多一些。这样，对于普通汽车来说较为不公平，最好的办法是严格区分两者的道路。我们的社会必定要经历两种汽车共存的时代，行驶区域的划分，一是可以减少两种不同汽车相撞的可能；二是归责时也可以根据行驶区域判定责任的分担。
（三）人工智能汽车与人工智能汽车之间
两种相同技术与操作的汽车，同样都具有较强的程序性，紧急情况处理能力也都不强，如果都按照技术要求设置与操作，发生碰撞的可能性不是很大。二者之间发生碰撞可能是基于汽车自身的故障原因，因此归责思路应当向前逐步延伸，一直到设计研发开始。这样来看，人工智能汽车与人工智能汽车之间的碰撞，大多因为产品质量问题，产品责任的可能性大很多。