ТЬЮРИНГ

ТЬЮРИНГ (Turing) Алан (1912-54), английский математик и логик, который сформулировал теории, ставшие впоследствии основой компьютерной техники. В 1937 г. придумал машину Тьюринга - гипотетическую машину, способную преобразовывать набор вводимых команд. Она была предвестницей современных компьютеров. Тьюринг также использовал идею компьютера, чтобы дать альтернативное и более простое доказательство теоремы ГЕДЕЛЯ о неполноте. Тьюринг сыграл основную роль в разгадке «Энигмы» (Enigma) - комплексного метода шифрования, который использовала Германия во время Второй мировой войны. В 1948 г. участвовал в создании одного из первых в мире компьютеров. В 1950 г. придумал тест Тьюринга - предполагалось, что это тест на способность компьютера «мыслить». По существу в нем утверждалось, что человек не сможет отличить диалог с машиной от диалога с другим человеком. Это работа проложила путь к созданию ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Тьюринг также занимался теоретической биологией. В работе «Химическая основа морфогенеза» (1952) он предложил модель, описывающую происхождение различных схем строения организмов в биологии. С тех пор такие модели часто применяются для описания и объяснения многих систем, наблюдаемых в природе. Тьюринг покончил с собой, будучи официально обвинен в гомосексуализме.

Научно-технический энциклопедический словарь .

Смотреть что такое "ТЬЮРИНГ" в других словарях:

Тьюринг, Алан Матисон Алан Тьюринг Alan Mathison Turing Памятник в Сэквиль Парке Дата рождения … Википедия

- (Turing) Алан Матисон (1912 54), английский математик. В 1936 1937 ввел математическое понятие абстрактного эквивалента алгоритма, или вычислимой функции, получившее затем название машина Тьюринга … Современная энциклопедия

- (Turing), Алан Матисон (23 июня 1912 – 7 июня 1954) – англ. логик и математик. В 1936–37 предложил идеализированную машинную модель вычислит. процесса – вычислительную схему, близкую к действиям человека, производящего вычисления, и выдвинул… … Философская энциклопедия

Тьюринг А. - Тьюринг А. Английский математик. Тематики защита информации EN Turing … Справочник технического переводчика

Алан Тьюринг Alan Turing Памятник в Сэквиль Парке Дата рождения: 23 июня 1912 Место рождения: Лондон, Англия Дата смерти: 7 июня 1954 … Википедия

Тьюринг - английский математик Алан М.Тьюринг, один из создателей логических основ вычислительной техники, в частности, дал одно из формальных определений алгоритма; доказал, что существует класс вычислительных машин, которые могут имитировать… … Мир Лема - словарь и путеводитель

- (Turing) Алан Матисон (23.6.1912, Лондон, 7.6.1954, Уилмслоу, близ Манчестера), английский математик. Член Королевского общества (1951). По окончании Кембриджского университета (1935) работал над докторской диссертацией в Принстонском… … Большая советская энциклопедия

Тьюринг А. М. - ТЬЮ́РИНГ (Turing) Алан Матисон (1912–54), англ. математик. Осн. тр. по матем. логике, вычислит. математике. В 1936–37 ввёл матем. понятие абстрактного эквивалента алгоритма, или вычислимой функции, получившее затем назв. машина Т … Биографический словарь

- (полн. Алан Матисон Тьюринг, Alan Mathison Turing) (23 июня 1912, Лондон 7 июня 1954, Уилмслоу, Великобритания), британский математик, автор трудов по математической логике, вычислительной математике. В 1936 1937 годах ввел математическое понятие … Энциклопедический словарь

Книги

• Может ли машина мыслить? Общая и логическая теория автоматов. Выпуск 14 , Тьюринг А. , Настоящая книга, содержащая работы Алана Тьюринга и Джона фон Неймана, стоявших у истоков создания первых&171;мыслящих машин&187;ЭВМ, относится к классике философско-кибернетического… Категория: Базы данных Серия: Науки об искусственном Издатель: URSS , Производитель: URSS ,
• Может ли машина мыслить? Общая и логическая теория автоматов. Выпуск № 14 , Тьюринг А. , Настоящая книга, содержащая работы Алана Тьюринга и Джона фон Неймана, стоявших у истоков создания первых «мыслящих машин» ЭВМ, относится к классике философско-кибернетического направления… Категория:

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Тест Тьюринга известен каждому человеку, интересующемуся искусственным интеллектом. Его сформулировал в 1938 г. Алан Тьюринг в статье “Может ли машина мыслить?”. Тест заключается в следующем. Экспериментатор общается с собеседником, не видя его (например, по компьютерной сети), набирая фразы на клавиатуре и получая текстовый ответ на мониторе. Затем он пытается определить, с кем вел разговор. Если экспериментатор принимает компьютерную программу за человека, значит, она прошла тест Тьюринга и может считаться интеллектуальной.

Золотую медаль получит все же человек

Наиболее известной программой, еще в 60-х годах показавшей реальную возможность прохождения этого теста, стала легендарная ELIZA. Она была создана в 1966 г. учеными Виноградом, Вейценбаумом и Колби. ELIZA находила в фразе ключевые слова (например, “мать”) и выдавала шаблонную просьбу, механически на эти слова реагируя (“Расскажите побольше о вашей матери”). В дальнейшем Тодди Виноград на основе ELIZA создал более совершенный вариант “Психотерапевт”. Появление ELIZA вошло в историю искусственного интеллекта наряду с такими событиями, как выпуск первого промышленного робота в 1962 г. или начало финансирования Пентагоном разработок в области распознавания образов и речи в 1975-1976 гг.

В 1991 г. впервые состоялся частный, но весьма солидный турнир по прохождению теста Тьюринга, на который были приглашены авторы подходящих компьютерных программ (называемых ботами). Этот турнир основал Хью Лебнер (www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html). За победу в нем полагались приз в размере 100 тыс. долл. и золотая медаль.

Пока главный приз не достался никому. Однако в 1994 г. Лебнер внес серьезные изменения в правила, потребовав, чтобы программа общалась с судьей не только в текстовом формате, но и путем генерации изображения виртуального человека. Она также должна уметь синтезировать и распознавать речевую информацию. Эти условия многие сочли крайне трудными, и до сих пор претендентов на главный приз по новым правилам не появилось. А за победу в старом, “текстовом” режиме теперь обещаны 25 тыс. долл. и серебряная медаль. Надо отметить, что вероятность субъективной ошибки судьи при общении с программой по старым правилам достаточно высока. Кроме того, боты совершенствуются довольно-таки быстро, и мы наверняка дождемся в ближайшие годы победителя в тесте Тьюринга.

Судейство на конкурсе очень строгое. Эксперты заранее готовятся к турниру и подбирают весьма заковыристые вопросы, чтобы понять, с кем же они общаются. Их разговор с программами напоминает допрос следователя. Судьи любят, например, повторять некоторые вопросы через определенное время, так как слабые боты не умеют следить за историей диалога и их можно поймать на однообразных ответах.

Но и разработчики не теряют времени даром, настраивая своих виртуальных подопечных таким образом, чтобы на провокационные вопросы типа “вы машина или человек?” программа весьма убедительно отвечала: “Конечно, человек!”.

8 ноября 1991 г. в Бостонском компьютерном музее восемь программ вступили в схватку с живыми экспертами. Результат был ошеломляющим. Пять из десяти судей решили, что под псевдонимом Whimsical Conversation скрывается человек. На самом деле это была программа Therapist, работавшая под управлением IBM PC 386 и созданная в 1986 г. на основе легендарной ELIZA Джозефом Вейнтраубом, специалистом по психологии. Впрочем, такой результат во многом связан со скептицизмом и предубеждением экспертов, считавших, что программы общаются на гораздо более примитивном уровне, чем это было в реальности. В дальнейшем судьи освоились с компьютерной манерой общения, и столь успешного результата ботам с тех пор достичь не удалось.

Первоначально Therapist состояла из семи модулей, написанных на Си, Turbo-Prolog и QuickBasic. Позже она была дополнена системой синтеза речи и базой знаний. Программа использует словарь из 70 000 слов и запоминает все, что ей рассказывают, используя эту информацию в следующих диалогах и подстраиваясь под интересы конкретного собеседника. Therapist выигрывала приз Лебнера еще в 1992, 1993 и 1995 гг. Затем она была усилена специализированными модулями, способными поддерживать разговоры на темы “мужчина против женщины” и “либералы против консерваторов”.

Вот пример из одного ее победного диалога:

Судья: Do you think that American soldiers should go to Bosnia?

Therapist: I think that what clinton has done in sending 20,000 peacekeepers to bosnia will ensure a lasting peace.

Судья: Do you think most Americans feel the way you do?

Therapist: What did you mean when you said do you think that american soldiers should go to bosnia? Did anyone ever tell you that you think too much? Oh, I think most americans feel the way i do?

В 1994 г. победу в турнире одержал Томас Вайлен, доктор экспериментальной психологии, специализирующийся на изучении естественных языков. Его программа TIPS была обучена хранить и анализировать фразы (в базе их было несколько тысяч) и выполнять поиск по лексическим шаблонам.

В 1996 г. бронзовую медаль получил Джейсон Хатченс и его бот SEPO, который общался примерно так:

Судья: I think. I do research. I write. I love. I Live.

SEPO: I wonder whether you think sometimes! I am feeling like the judge here!

В 1997 г. чемпионом стал Дэвид Леви с ботом Converse. В 1998-м и 1999-м победы добивался Робби Гарнет, считающий, что прохождение теста Тьюринга не требует реального интеллекта. Интересно, что почти все авторы, упоминая о научных подходах к обучению (нейронные сети, генетические алгоритмы), обходились в своих решениях достаточно простыми эвристическими методами.

Гарнет выставил на состязание программу Computational Behaviorist, основанную на принципе “стимул - реакция”, схожем с тем, что заложен в TIPS и ELIZA. Только его бот искал не одно, а до трех ключевых слов в фразе. В то же время, понимая, что от программы требуется нечто большее, чем однообразный ответ на вопросы, он встроил в нее ряд дополнительных эвристических алгоритмов, создававших более полную иллюзию общения с человеком.

В ходе разработки Behaviorist возникли технические трудности, связанные со сложностью реализации поиска знаний в крупных по тем временам базах, что приводило к заметным временны’м задержкам в общении, сразу выдававшим компьютерного собеседника. Поэтому Гарнет объединил два общедоступных бота - Albert, написанный на С++, и одну из Паскаль-версий ELIZA и реализовал их в среде разработки Visual DataFlex, позволявшей пользоваться стандартными алгоритмами запросов к БД.

В 2000-м и 2001 г. малый приз доставался программе ALICE Ричарда Уоллеса. Сегодня на базе ALICE организован фонд ALICE AI Foundation (http://alice.sunlitsurf.com/), занимающийся стандартизацией деятельности по созданию ботов. В частности, ALICE дополнена средствами поддержки БД в формате AIML (Artificial Intelligence Markup Language) - подмножестве XML, нацеленном на формализацию представления ключевых фраз и ответов. Теперь любой желающий, незнакомый с программированием, может взять базовый вариант ALICE и наполнить его собственной базой знаний на любом языке, используя обычный редактор.

К сожалению, летом этого года, как сообщило издание Wired, у г-на Уоллеса начались проблемы с психикой (он угрожал одному из своих коллег-профессоров физической расправой, утверждая, что в ряде американских университетов процветает коррупция и в отношении Уоллеса преподавательским составом задуман масштабный заговор). Пока ученый находится под следствием.

Одним из наиболее вероятных претендентов на победу в текущем году (турнир пройдет в октябре) считается Смит Джошуа, автор программы Anna (AIML-расширение ALICE, свободно доступное на сайте http://annabot.sourceforge.net/). Г-н Джошуа отмечает, что в отличие от своих коллег он с самого начала создавал бот, выдающий себя в процессе общения за человека. Anna действительно считает себя живым существом, обладает набором индивидуальных качеств и достаточно бойко ведет разговор.

Есть ли подобные российские разработки - боты, способные общаться на русском языке? Редакция PC Week/RE готова провести российский конкурс на прохождение теста Тьюринга. Напишите автору по адресу: [email protected].

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

• Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2019: Эксперты ISO/IEC поддержали предложение о разработке стандарта на русском языке

16 апреля 2019 года стало известно, что подкомитет ISO /IEC по стандартизации в области искусственного интеллекта поддержал предложение Технического комитета «Кибер-физические системы », созданного на базе РВК , о разработке стандарта «Artificial intelligence. Concepts and terminology» на русском языке в дополнение к базовой английской версии.

Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-технических документов в области искусственного интеллекта. Кроме терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами , описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта.

По итогам заседания профильного подкомитета ISO/IEC в Дублине эксперты ISO/IEC поддержали предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Ожидается, что документ будет утвержден в начале 2021 года.

В ходе заседания эксперты ISO/IEC также поддержали разработку проекта международного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, в котором Россия выступает в качестве соредактора. Документ предоставляет обзор современного состояния систем искусственного интеллекта, описывая основные характеристики систем, алгоритмы и подходы, а также примеры специализированных приложений в области AI. Разработкой этого проекта документа займется специально созданная в рамках подкомитета рабочая группа 5 «Вычислительные подходы и вычислительные характеристики систем Искусственного интеллекта» (SC 42 Working Group 5 «Computational approaches and computational characteristics of AI systems»).

Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики . Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, - неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нормативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект.

По направлению искусственный интеллект ТК «Кибер-физические системы» на базе РВК ведет разработку ряда национальных стандартов, утверждение которых запланировано на конец 2019 – начало 2020 года. Кроме того, совместно с рыночными игроками идет работа по формированию Плана национальной стандартизации (ПНС) на 2020 год и далее. ТК «Кибер-физические системы» открыт для предложений по разработке документов со стороны заинтересованных организаций.

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в борьбе с мошенничеством

11 июля 2019 года стало известно о том, что всего через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для противодействия мошенничеству в три раза чаще, чем на июль 2019 года. Такие данные были получены в ходе совместного исследования компании SAS и Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На июль 2019 года такие антифрод -инструменты уже используют в 13% организаций, принявших участие в опросе, и в еще 25% заявили, что планируют их внедрить в течение ближайшего года-двух. Подробнее .

ИИ в электроэнергетики

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

• Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

ИИ на транспорте

• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что

Музыка

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Тест Тьюринга, предложенный Аланом Тьюрингом , был разработан в качестве удовлетворительного функционального определения интеллекта. Тьюринг решил, что нет смысла разрабатывать обширный список требований, необходимых для создания искусственного интеллекта, который к тому же может оказаться противоречивым, и предложил тест, основанный на том, что поведение объекта, обладающего искусственным интеллектом, в конечном итоге нельзя будет отличить от поведения таких бесспорно интеллектуальных сущностей, как человеческие существа. Компьютер успешно пройдет этот тест, если человек-экспериментатор, задавший ему в письменном виде определенные вопросы, не сможет определить, получены ли письменные ответы от другого человека или от некоторого устройства.

Решение задачи по составлению программы для компьютера для того, чтобы он прошел этот тест, требует большого объема работы. Запрограммированный таким образом компьютер должен обладать перечисленными ниже возможностями:

• Средства обработки текстов на естественных языках (Natural Language Processing - NLP), позволяющие успешно общаться с компьютером, скажем на английском языке.
• Средства представления знаний , с помощью которых компьютер может записать в память то, что он узнает или прочитает.
• Средства автоматического формирования логических выводов , обеспечивающие возможность использовать хранимую информацию для поиска ответов на вопросы и вывода новых заключений.
• Средства машинного обучения , которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций.

В тесте Тьюринга сознательно исключено непосредственное физическое взаимодействие экспериментатора и компьютера, поскольку для создания искусственного интеллекта не требуется физическая имитация человека. Но в так называемом полном тесте Тьюринга предусмотрено использование видеосигнала для того, чтобы экспериментатор мог проверить способности испытуемого объекта к восприятию, а также имел возможность представить физические объекты "в неполном виде" (пропустить их "через штриховку"). Чтобы пройти полный тест Тьюринга, компьютер должен обладать перечисленными ниже способностями:

• Машинное зрение для восприятия объектов.
• Средства робототехники для манипулирования объектами и перемещения в пространстве.

Шесть направлений исследований, перечисленных в данном разделе, составляют основную часть искусственного интеллекта, а Тьюринг заслуживает нашей благодарности за то, что предложил такой тест, который не потерял своей значимости и через 50 лет. Тем не менее исследователи искусственного интеллекта практически не занимаются решением задачи прохождения теста Тьюринга, считая, что гораздо важнее изучить основополагающие принципы интеллекта, чем продублировать одного из носителей естественного интеллекта. В частности, проблему "искусственного полета" удалось успешно решить лишь после того, как братья Райт и другие исследователи перестали имитировать птиц и приступили к изучению аэродинамики. В научных и технических работах по воздухоплаванию цель этой области знаний не определяется как "создание машин, которые в своем полете настолько напоминают голубей, что даже могут обмануть настоящих птиц".