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Enregistrement W2187027130

Turing Test: An Approach to Deflning Machine Intelligence

2005· article· en· W2187027130 sur OpenAlexaff
Abu Sayeed, Muhammad Saifullah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputability, Logic, AI Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuring testTuringBehaviorismComputer scienceTest (biology)Cognitive sciencePhilosophy of mindArtificial intelligenceFocus (optics)Symbolic artificial intelligenceSuper-recursive algorithmTuring machineContext (archaeology)EpistemologyArtificial intelligence, situated approachPsychologyUniversal Turing machinePhilosophyAlgorithmMetaphysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Turing Test(TT) was proposed by Alan Turing in his famous article ”Computing Machinery and Intelligence” in 1950 in order to give an operational definition of intelligence. TT is one of the most disputed topics in artificial intelligence, philosophy of mind, and cognitive science. In this report I will discuss Turings ideas in detail and present the important comments that have been made on them. Within this context, behaviorism, consciousness, and similar topics in philosophy of mind will be discussed. I will also cover the sociological and psychological aspects of the Turing Test. At the same time I will focus on the current situation and analyze programs that have been developed with the aim of passing the Turing Test. I conclude that the Turing Test has been, and will continue to be, an influential as well as controversial topic of Artificial Intelligence. Chapter

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0040,038
Communication savante0,0090,019
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
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