payamvha/North_RAG huggingface dataset:
کلی تر، حسابی با formula_33 و سود formula_45 با محاسبهٔ پیوستهٔ سود در یک سال به عدد formula_46 خواهد رسید. آزمایش برنولی. عدد "e" در نظریه احتمالات، جایی که به نظر نمی‌رسد به‌طور واضح هیچ نرخ رشد نمایی وجود داشته باشد، نیز نقش بسزایی ایفا می‌کند. برای مثال فرض کنید که قمارباز در حال بازی با یک ماشین اسلات است. قمارباز یک از "n" شانس پیروزی دارد و این بازی را "n" بار انجام می‌دهد. داریم برای "n"های بزرگ (برای مثال چندین میلیون بازی) احتمال این که قمارباز در تمام بازی‌ها شکست بخورد برابر با formula_47 است.
تمام بازی‌ها شکست بخورد برابر با formula_47 است. این یک مثال از آزمایش برنولی است. هر بار که یک قمارباز بازی می‌کند یک در میلیون شانس پیروزی دارد. یک میلیون بار بازی کردن را می‌توان به وسیله توزیع دوجمله‌ای مدل‌سازی کرد. پیروزی در "k" بار از این یک میلیون بار برابر است با: در حالت خاصی که در آن "k" برابر صفر است، یعنی عدم پیروزی در تمامی بازی‌ها، داریم: این عدد بسیار به عدد formula_47 نزدیک است و حد آن نیز به این عدد نزدیک خواهد شد: مسئله پریش. یکی دیگر از کاربردهای "e" توسط ژاکوب برنولی در کنار پیر ریموند
"e" توسط ژاکوب برنولی در کنار پیر ریموند دو مونتمورت این بار هنگام کار کردن بر روی مسئله پریش که به اسم مسئله تحویل کلاه نیز شناخته می‌شود، کشف شد. فرض کنید "n" نفر به یک مهمانی دعوت شده‌اند، هر نفر هنگام ورود کلاهش را به پیشخدمت می‌دهد و او نیز آن‌ها را در "n" جعبه که هر کدام به نام یکی از مهمان‌ها نام‌گذاری شده‌است، می‌گذارد. اما پیشخدمت هویت مهمان‌ها را نمی‌داند پس او هر کلاه را به صورت تصادفی در یکی از جعبه‌ها می‌گذارد. مسئله "دو مونتمورت" این است که احتمال اینکه هیچ‌کدام از کلاه‌ها داخل جعبهٔ خودشان
اینکه هیچ‌کدام از کلاه‌ها داخل جعبهٔ خودشان قرار نگرفته باشند چقدر است. پاسخ این‌گونه‌است: با زیاد شدن تعداد مهمان‌ها و میل کردن "n" به سمت بی‌نهایت مقدار formula_53 به سمت formula_54 میل خواهد کرد. به علاوه، تعداد حالاتی که کلاه‌ها در جعبه‌های می‌توانند قرار بگیرند به‌طوری که هیچ کلاهی در سرجای خودش نباشد برابر formula_55 است که باید به نزدیک‌ترین عدد صحیح گرد شود. مجانب‌ها. عدد "e" در بحث مجانب‌ها و روند صعودی توابع نیز نقش خاصی بازی می‌کند. برای مثال این عدد همراه با عدد پی در تقریب استرلینگ برای تابع
عدد همراه با عدد پی در تقریب استرلینگ برای تابع فاکتوریل دیده می‌شود. نتیجهٔ مستقیم این معادله به حد زیر برای به دست آوردن عدد "e" منجر می‌شود. e در ریاضیات. انگیزهٔ اصلی کشف عدد "e"، به‌خصوص در ریاضیات، حل مشتق‌ها و انتگرال‌ها شامل توابع نمایی و لگاریتم بوده‌است. مشتق تابع عمومی نمایی formula_6 برابر است با حد عبارت زیر: حد قسمت راست از متغیر "x" مستقل است و فقط به مقدار "a" مرتبط است. وقتی که پایهٔ تابع نمایی برابر "e" باشد، مقدار این حد برابر یک می‌شود. پس "e" را به صورت نمادین توسط عبارت زیر تعریف
پس "e" را به صورت نمادین توسط عبارت زیر تعریف می‌کنند: بنابراین تابع نمایی با پایهٔ "e" برای محاسبات حساب دیفرانسیل بسیار مناسب است. انتخاب "e" به جای اعداد دیگر، به عنوان پایهٔ تابع نمایی مشتق گرفتن از این تابع را ساده‌تر کرده‌است. انگیزهٔ دیگر برای کشف "e" انتخاب آن برای مبنای لگاریتم طبیعی بوده‌است. مشتق تابع لگاریتم عمومی formula_61 برابر است با حد عبارت زیر: که در عبارت آخر تغییر متغیر formula_63 را داریم. آخرین حد در این محاسبه باز هم از "x" مستقل است و تنها به "a" بستگی دارد. به‌طوری که اگر "a"
است و تنها به "a" بستگی دارد. به‌طوری که اگر "a" برابر "e" شود این حد نیز برابر با یک می‌شود. پس به صورت نمادین داریم: لگاریتم در این مبنای خاص (یعنی "e") را لگاریتم طبیعی می‌نامند و آن را با "ln" نمایش می‌دهند. این تابع هنگام مشتق گرفتن رفتار مناسبی دارد و حد موجود در مشتق این تابع یک می‌شود. پس از طریق دو راه به نتیجهٔ "a"="e" خواهیم رسید. یک راه از طریق برابر بودن مشتق تابع نمایی formula_65 با خودش یعنی formula_65. راه دیگر از طریق برابری مشتق تابع لگاریتمی formula_61 با formula_68. در هر مورد، ما برای
formula_61 با formula_68. در هر مورد، ما برای سادگی محاسبات عدد "e" را انتخاب می‌کنیم، با این حال هر دو راه ما را به یک "e" خواهند رساند. تعریف‌های جایگزین. روش‌های دیگری نیز برای تعریف "e" موجود است: یک از آن‌ها حد یک دنباله در بی‌نهایت، دیگری مجموع یک سری نامتناهی است. همچنین تعاریف مختلفی توسط انتگرال نیز برای این عدد موجود است. بعضی از این تعاریف شامل موارد زیر می‌شود: ۱. عدد "e"، یک عدد حقیقی مثبت یکتای است؛ به‌طوری که: ۲. عدد "e"، یک عدد حقیقی مثبت یکتای است؛ به‌طوری که: تعاریف زیر را می‌توان از
یکتای است؛ به‌طوری که: تعاریف زیر را می‌توان از تعاریف اصلی اثبات کرد. ۳. عدد "e" حد یک دنباله در بی‌نهایت است: به صورت مشابه داریم: ۴. عدد "e" مجموع یک سری نامتناهی است: در این‌جا "!n" به معنای n فاکتوریل است. ۵. عدد "e"، یک عدد حقیقی مثبت یکتای است؛ به‌طوری که: خواص. ریاضیات. تابع نمایی formula_75 از این رو دارای اهمیت فراوان در ریاضیات است که مشتقش برابر خودش است. همین‌طور برای انتگرال این تابع داریم: توابع نمایی. ماکزیمم مطلق تابع در نقطهٔ formula_81 رخ می‌دهد. همچنین به صورت مشابه formula_82 نقطه‌ای
می‌دهد. همچنین به صورت مشابه formula_82 نقطه‌ای است که در آن، تابع که برای xهای مثبت تعریف شده‌است، مینیمم مطلق می‌شود. به صورت کلی‌تر برای تابع که برای xهای مثبت تعریف شده‌است، مینیمم مطلق در نقطهٔ formula_85 رخ خواهد داد. تتریشن یا هایپر-۴ نامتناهی بر اساس نظریه اویلر همگرا خواهد شد؛ اگر و فقط اگر formula_87 باشد (یا به‌طور تقریبی x بین ۰/۰۶۶ و ۱/۴۴۴۷ باشد). نظریه اعداد. عدد "e" یک عدد گنگ است. لئونارد اویلر این موضوع را به وسیلهٔ نامتناهی شدن بسط کسرهای متوالی ساده، نشان داد. به علاوه عدد "e" یک عدد
متوالی ساده، نشان داد. به علاوه عدد "e" یک عدد متعالی است. این عدد، اولین عددی بود که با وجود این که با هدف ایجاد یک عدد متعالی ساخته نشده بود، متعالی بودنش اثبات شد (در مقایسه با عدد لیوویل). چارلز هرمیت این موضوع را در سال ۱۸۷۳ اثبات کرد. اعداد مختلط. تابع نمایی formula_75 از طریق بسط تیلور به صورت زیر درخواهد آمد: به این علت که این سری حاوی خاصیت‌های مهمی برای تابع formula_75 است، مخصوصاً هنگامی که "x" مختلط باشد، از آن برای در فضای اعداد مختلط بسیار استفاده می‌شود. از این بسط و بسط تیلور توابع سینوس و
می‌شود. از این بسط و بسط تیلور توابع سینوس و کسینوس می‌توان معادله اویلر را به‌دست‌آورد: که برای تمامی "x"های مختلط صحیح است، که در مورد خاص x" = π" برابر معادلهٔ مشخصهٔ اویلر می‌شود: همچنین از آن می‌توان جواب چندگانهٔ لگاریتم زیر را به‌دست‌آورد: به علاوه، از این معادلهٔ می‌توان بسط را به‌دست‌آورد: که به معادله دی موآور معروف است. معادلهٔ نیز به ("Cis("x معروف است. معادلات دیفرانسیل. تابع پاسخ عمومی تمامی معادلات دیفرانسیل خطی به صورت زیر است: به‌طوری که با جای‌گذاری آن در معادله دیفرانسیل خواهیم داشت: که
جای‌گذاری آن در معادله دیفرانسیل خواهیم داشت: که ریشه‌های آن، "s"هایی است که پاسخ‌های عمومی معادلهٔ دیفرانسیل اصلی را می‌سازد. نحوهٔ نمایش. ارقام اعشار. تعداد ارقام اعشار شناخته شدهٔ عدد "e" به صورت فزاینده‌ای در طول سده‌های اخیر رشد کرده‌است. این رشد مدیون بهبود کارایی کامپیوترها و همچنین بهبود الگوریتم‌های محاسبهٔ این ارقام بوده‌است.
ویکی‌پدیای فرانسوی نسخهٔ زبان فرانسوی دانشنامه آزاد ویکی‌پدیا این نسخه در ماه اوت سال ۲۰۰۱ شروع به کار کرد و در نوامبر ۲۰۰۵ به بیش از ۲۰۰٬۰۰۰ مقاله دست یافت. شمار مقالات این دانش‌نامه در روز ۲۲ آوریل سال ۲۰۰۷ میلادی بیش از ۴۷۹ هزار و ۸۵۵ مقاله بوده‌است. این نسخه پنجمین زبان ویکی‌پدیا از نظر شمار نوشتارها و سومین زبان پس از انگلیسی و آلمانی از نظر ویرایش‌ها است. تاریخچه: ویکی‌پدیای فرانسوی، هم‌اکنون ، تعداد کاربرِ ثبت‌نام‌کرده، مدیر، و مقاله دارد. آمار. شرکت سنجش مخاطب مدیامتری در سال ۲۰۰۷ اقدام به پرس و جو
سنجش مخاطب مدیامتری در سال ۲۰۰۷ اقدام به پرس و جو از ۸٬۵۰۰ کاربر فرانسوی به‌طور نمونه کرد که به اینترنت در خانه یا در محیط کار دسترسی داشتند. مشخص شد ویکی‌پدیای فرانسوی در ماه ژوئن ۲۰۰۷ بالغ بر ۷٬۹۱۰٬۰۰۰ بازدیدکننده یکتا داشته‌است (در مقایسه با ۴٬۵۰۰٬۰۰۰ در ماه مشابه سال قبل) که آن را به ۱۲امین وبگاه پربازدید در فرانسه تبدیل کرده‌است. در اوت ۲۰۱۱ ویکی‌پدیای فرانسوی ۷امین وبگاه پربازدید در فرانسه بود که ماهیانه نزدیک به ۱۶ میلیون بازدیدکننده یکتا داشت.
ویکی‌پدیای ژاپنی نسخهٔ زبان ژاپنی دانشنامه آزاد ویکی‌پدیا است. ویکی‌پدیای ژاپنی، که در ۲۰۰۲ تأسیس شد، در آوریل ۲۰۰۷، ۳۵۵٬۰۰۰ مقاله داشت. در ژوئن ۲۰۰۸ این ویکی‌پدیا از مرز ۵۰۰ هزار مقاله گذشت. تا تاریخ ۲۳ مهٔ ۲۰۱۱ این دانشنامه با بیش از ۷۴۹٬۰۰۰ مقاله در رتبهٔ هفتم ویکی‌پدیاها قرار داشت. رتبهٔ ویکی‌پدیای ژاپنی در سال‌های بعد افزایش یافت؛ در ژانویهٔ ۲۰۱۲، این دانشنامه با بیش از ۷۸۶ هزار مقاله در ردهٔ نهم زبان‌های ویکی‌پدیاها است. روند افزایشیِ رتبهٔ ویکی‌پدیای ژاپنی ادامه یافت و در ژانویهٔ ۲۰۱۶، با بیش از ۹۹۰
ژاپنی ادامه یافت و در ژانویهٔ ۲۰۱۶، با بیش از ۹۹۰ هزار مقاله، در ردهٔ یازدهم قرار گرفت. ویکی‌پدیای ژاپنی، هم‌اکنون ، تعداد کاربرِ ثبت‌نام‌کرده، مدیر، و مقاله دارد. تاریخچه. ویکی‌پدیا از تاریخ ماه مهٔ ۲۰۰۱ کار پروژهٔ چند زبانی کردن خود را آغاز کرد. در همین راستا سه نسخهٔ غیرانگلیسی که ژاپنی هم جزو آن‌ها بود ساخته شدند. نام وبگاه ابتدایی http://ja.wikipedia.com بود و به دلیل عدم کارایی نرم‌افزار در استفاده از حروف ژاپنی، تمامی صفحات با الفبای لاتین یا روماجی نوشته شده بودند. اولین مقالهٔ آن دربارهٔ واج‌شناسی
شده بودند. اولین مقالهٔ آن دربارهٔ واج‌شناسی بود و تماماً به خط روماجی نوشته شده بود. RoseParks که از اعضای اولیهٔ وبگاه به‌شمار می‌آمد مقاله یادشده را در انتهای ماه آوریل نوشته بود. به نظر می‌رسد که وبگاه در حالت آزمایش بوده‌است. تا پایان دسامبر آن سال تنها دو صفحه در آن وجود داشت. ژاپنی‌سازی. در اول سپتامبر ۲۰۰۲ نرم‌افزاری که ویکی‌پدیا روی آن قرار داشت، به فاز سه "Phase III" ارتقا یافت و تمامی مقاله‌های آن از نسخهٔ قدیمی به نسخهٔ جدید ارتقا یافتند. از این زمان بود که تعقیب مقاله‌ها ممکن شد. این‌طور که از
زمان بود که تعقیب مقاله‌ها ممکن شد. این‌طور که از مقاله‌های قدیمی ویکی‌پدیای ژاپنی بر می‌آید، مقاله‌های ابتدایی آن توسط چندین ژاپنی‌زبان غیربومی نوشته شده‌اند. موضوعات مهم آن زمان عبارت بودند از فرهنگ، زبان و جغرافیای ژاپن و مقاله‌های مربوط به برنامه‌نویسی. در همین ماه بود که ترجمه زبان واسط کاربر نرم‌افزار ویکی‌پدیا به زبان ژاپنی شروع شد. در پایان همان سال صفحات مربوط به شیوه‌های ویرایش یا مجوز آزاد گنو نیز ترجمه شدند. در میانهٔ ماه دسامبر تعداد کاربران ثبت‌نام‌کرده در حدود ۱۰ نفر بودند. تعداد مقالات نیز
در حدود ۱۰ نفر بودند. تعداد مقالات نیز تقریباً ۱۰ عدد می‌شد. پوشش خبری ویکی‌پدیا. در تاریخ ۳ ژانویهٔ ۲۰۰۳، یک مجلهٔ الکترونیکیِ ژاپنی به نام "Wired News Japanese edition" (خبرهای مخابره، نسخهٔ ژاپنی)، ویکی‌پدیا را مورد پوشش خبری قرار داد. به نظر می‌رسد این نخستین باری بود که سخنی از ویکی‌پدیا در رسانه‌های ژاپن به میان می‌آمد. پس از آن بود که تعداد شرکت‌کنندگان ویکی‌پدیا رو به افزایش گذاشت و بسیاری از صفحاتِ "دربارهٔ ویکی‌پدیا" به زبان ژاپنی ترجمه یا ساخته شدند. در آن زمان مقاله‌های زیادی دربارهٔ نقاشان
شدند. در آن زمان مقاله‌های زیادی دربارهٔ نقاشان کارتونی، رؤسای ژاپنی و معاملات بورس وجود داشتند. سرعت ۱۰۰۰ صفحه‌ای. دو سال پس از پیدایش ویکی‌پدیای انگلیسی در ۱۲ فوریهٔ ۲۰۰۳، نسخهٔ ژاپنی ویکی‌پدیا به ۱۰۰۰ صفحه رسید. اسلش دات. بعد از دستیابی به این رتبه، اسلش‌دات ژاپن، داستانی دربارهٔ ویکی‌پدیای ژاپنی برای مشترکانش ارسال کرد. چندین روز بعد شمار مشترکان ویکی‌پدیا به خاطر تأثیر اسلش‌دات دو برابر شد. این مورد باعث شد تا مقاله‌های متنوعی در زمینه‌های مختلف از جمله فیزیک، زیست‌شناسی، فناوری اطلاعات، ادبیات،
جمله فیزیک، زیست‌شناسی، فناوری اطلاعات، ادبیات، موسیقی، بازیها، کامیک ژاپنی (مانگا=Manga) و اشخاص نامدار پدید آیند. گسترش. ویکی‌پدیای ژاپنی در ۱۵ ژوئیهٔ ۲۰۰۳، یعنی چهار ماه و سه روز بعد، توانست به تعداد ۱۰٬۰۰۰ مقاله دست یابد. با این سرعت توانست رکورد ویکی‌پدیای انگلیسی در رسیدن به همین تعداد نوشتار را بشکند. ویکی‌پدیای ژاپنی در ابتدای سال ۲۰۰۴ به تعداد ۳۰٬۰۰۰ مقاله دست یافت. پس از آن تا کنون، سرعت مشارکت‌ها و تولید نوشتارها ثابت بوده‌اند. در انتهای ماه سپتامبر تعداد مقاله‌ها به ۷۵٬۰۰۰ عدد رسید. به نظر
سپتامبر تعداد مقاله‌ها به ۷۵٬۰۰۰ عدد رسید. به نظر نمی‌رسد که قدرت اصلی پشتِ قضیه گسترش ویکی‌پدیا، تأثیر اسلش‌دات بوده بلکه این گسترش بیشتر مرهون پیوندهای سایت یاهوی ژاپنی است. کسی دقیقاً نمی‌داند که یاهو! از چه زمانی شروع به پیونددهی به مقاله‌های موجود در ویکی‌پدیا کرد. اما از ماه اوت ۲۰۰۴ تعداد زیادی از مقاله‌هایی که به یاهوی ژاپنی ارسال می‌شدند شامل پیوندهایی به مقاله‌های ویکی‌پدیا به منظور توضیح اصطلاح‌های خود بودند. اخیراً توسعه‌دهندگان ویکی‌پدیا به این نتیجه رسیده‌اند که برخی از نقاط اوج استفاده از
نتیجه رسیده‌اند که برخی از نقاط اوج استفاده از میزبان وب ویکی‌پدیا با انتشار اخبار یاهوی ژاپنی که به ویکی‌پدیا پیوند داده‌اند، هم‌زمان است. امروزه اکثر شرکت‌کنندگان این نسخه جزو ژاپنی‌های بومی هستند و بخش بزرگی از مقاله‌های آن دربارهٔ ژاپن، به‌ویژه تاریخ و فرهنگ این کشور است. جایزهٔ طراحی وب. در ۹ سپتامبر ۲۰۰۴ گیوم برانشو (Guillaume Branchaud)، که در انجمن ویکی‌پدیا او را با نام آینِکو (Aoineko) می‌شناسند، به‌عنوان مؤسس ویکی‌پدیای ژاپنی، موفق به دریافت جایزه‌ای از طرف انجمن تبلیغ‌کنندگان ژاپن شد.
الدار جانگیروف از نوازندگان پیانوی موسیقی جاز است. او در خانواده ولگا تاتار متولد شد. الدار، زاده قرقیزستان است و از کودکی در کانزاس سیتی، میزوری در آمریکا بزرگ شده است. از سه سالگی استعداد او در پیانو آشکار شد و اکنون یکی از مطرح‌ترین نوازندگان پیانوی جاز است. سبک نواختن سریع و در عین حال احساسی او یادآور نوازندگان بزرگی مثل آرت تیتوم و آسکار پیترسن است. نام خانوادگی جانگیروف، روسی‌شدهٔ واژهٔ «جهانگیرزاده» فارسی است.
آزمایش تورینگ ، با نام اصلی بازی تقلید، توسط آلن تورینگ و در سال ۱۹۵۰ معرفی شد، این آزمایش دربارهٔ توانایی یک ماشین برای ارائه رفتارهای هوشمندانه برابر یا غیرقابل تمایز از رفتارهای یک انسان است. تورینگ پیشنهاد کرد که یک ارزیابی کننده انسانی گفتگوی زبان طبیعی بین یک انسان و یک ماشین که قصد تولید پاسخ‌های شبه انسانی دارد، را قضاوت نماید. ارزیابی کننده فقط از این موضوع اطلاع دارد که یکی از دو شریک در گفتگو یک ماشین است و همه مشارکت کننده‌ها از یکدیگر تفکیک شده‌اند. این گفتگو فقط به کانال متنی محدود است، مثل یک
این گفتگو فقط به کانال متنی محدود است، مثل یک کیبرد و نمایشگر رایانه‌ای، از این رو نتایج به توانایی ماشین برای ارائه کلمات به صورت گفتار بستگی ندارد. در اینجا اگر ارزیابی کننده نتواند ماشین را از انسان تشخیص دهد، گفته می‌شود که ماشین آزمایش را پشت سر گذاشته‌است (پاس کرده‌است). نتایج این آزمایش به توانایی ماشین برای تحویل جواب‌های صحیح به سوالات بستگی ندارد، یعنی فقط به این بستگی دارد که چقدر جواب‌ها با جواب‌هایی که یک انسان می‌دهد شباهت دارد و نزدیک است. این آزمایش در مقاله‌ای در سال ۱۹۵۰ توسط آلن تورینگ
آزمایش در مقاله‌ای در سال ۱۹۵۰ توسط آلن تورینگ با عنوان «ماشین رایانش و هوش » معرفی شد، تورینگ در آن موقع در دانشگاه منچستر کار می‌کرد. تورینگ اینچنین شروع می‌کند: «پیشنهاد می‌کنم که این سؤال را درنظر بگیرید "آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟"». اما به دلیل آنکه تعریف واژه «فکر کردن» بسیار سخت است، تورینگ تصمیم گرفت که "سؤال را با سؤال دیگری جایگزین کند، که با آن بسیار مرتبط بود اما توسط واژه‌های نسبتا غیرمبهم بیان شده بود". تورینگ حالت جدید مسئله را در قالب بازی سه نفره، که «بازی تقلید» نامیده می‌شد توصیف
بازی سه نفره، که «بازی تقلید» نامیده می‌شد توصیف کرد، که در آن یک بازپرس از یک مرد و یک زن در اتاق دیگر سوالاتی می‌پرسید تا تعیین کند که جنسیت صحیح دو بازیگر چیست. سؤال جدید تورینگ این بود: «آیا رایانه دیجیتال قابل تصوری وجود دارد که در بازی تقلید به خوبی عمل کند؟» تورینگ معتقد بود که این سؤال واقعاً قابل جوابگویی است. تورینگ در ادامه مقاله‌اش دربارهٔ انتقادات اصلی به این گزاره که «ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند» به بحث پرداخته‌است. به دلیل آنکه تورینگ اول این آزمایش را معرفی کرد، اثبات شده‌است که هم بسیار
آزمایش را معرفی کرد، اثبات شده‌است که هم بسیار بانفوذ و هم بسیار انتقادی است، و به یک مفهوم مهم در فلسفه هوش مصنوعی تبدیل شده‌است. بعضی از این انتقادات، مثل اتاق چینی جان سرل، خودشان بحث‌برانگیز هستند. آزمون تورینگ روشی برای سنجش میزان هوشمندی ماشین است. آزمون به این صورت انجام می‌گیرد که یک شخص به عنوان آزمایشگر، با یک ماشین و یک انسان به گفتگو می‌نشیند، و سعی در تشخیص ماشین از انسان دارد. در صورتی که ماشین بتواند قاضی را به گونه‌ای بفریبد که در قضاوت خود دچار اشتباه شود، توانسته‌است آزمون را با موفقیت
دچار اشتباه شود، توانسته‌است آزمون را با موفقیت پشت سر بگذارد. برای اینکه تمرکز آزمون بر روی هوشمندی ماشین باشد، و نه توانایی آن در تقلید صدای انسان، مکالمه تنها از طریق متن و صفحه کلید و نمایشگر کامپیوتر صورت می‌گیرد. تاریخچه. پیشینه فلسفی. این سؤال که آیا ماشین ها می¬توانند فکر کنند یا خیر سابقه ای طولانی دارد که در تمایز دیدگاه های دوگانه گرایانه و مادی گرایانه ذهن محکم رسوخ کرده است. رنه دکارت جنبه هایی از آزمون تورینگ را در مقاله ی «Discourse on the Method» در سال 1637 بیان کرده است: چگونه می توان
Method» در سال 1637 بیان کرده است: چگونه می توان بسیاری از اتوماتا های مختلف و یا ماشین آلات در حال حرکت را توسط صنعت انسان ساخت... زیرا که ما به راحتی می توانیم اجزای تشکیل دهنده ی یک ماشین را که می¬تواند تکلم کند را تشخیص دهیم، و حتی اعمالی فیزیکی را در پاسخ به آن انجام دهیم، که تغییر در اندامش را سبب خواهد شد؛ به عنوان مثال، اگر یک بخش خاص آن را لمس کنیم ممکن است بپرسید چه کاری را از او می خواهیم؛ اگر بخش دیگری را لمس کنیم ممکن است اعلام کند که دردش می¬گیرد، و مانند آن. اما هرگز اتفاق نمی افتد که
می¬گیرد، و مانند آن. اما هرگز اتفاق نمی افتد که سخنرانی خود را به روش های مختلف ترتیب دهد، تا به هر کاری که ممکن است در حضورش گفته شود پاسخ مناسب دهد، چرا که حتی پایین ترین نوع انسان می تواند آن را انجام دهد.[10] در اینجا دکارت اشاره می کند که اتوماتا قادر به پاسخ دادن به تعاملات انسانی است اما استدلال می کند که چنین اتوماتا هایی نمی توانند به چیزهایی که در حضور شان گفته می شود، به گونه ای که هر انسانی می تواند، پاسخ مناسبی دهند. بنابراین دکارت آزمون تورینگ را با تعریفِ نارسایی پاسخ زبانی مناسب به عنوان آن
را با تعریفِ نارسایی پاسخ زبانی مناسب به عنوان آن که انسان را از اتوماتون جدا می کند، پیش می گیرد. دکارت نتوانست این احتمال را در نظر بگیرد که اتوماتای آینده ممکن است بتواند بر چنین نارسایی هایی غلبه کند و آزمون تورینگ را به این ترتیب پیشنهاد نمی کند، حتی اگر چارچوب و معیار مفهومی آن را پیش بینی کند. دنیس دیدروت در فلسفه پنسه خود یک معیار آزمون-تورینگ فرموله می کند: "اگر طوطی پیدا کنند که بتواند به همه چیز پاسخ دهد، من بدون تردید ادعا می کردم که یک وجود باهوش است." [11] این به این معنا نیست که او با این
است." [11] این به این معنا نیست که او با این موضوع موافق است، بلکه این عبارت استدلال مشترک مادی گرایان در آن زمان بوده است.بر اساس دوگانگی، ذهن غیر فیزیکی است (یا حداقل، خواص غیر فیزیکی دارد)[۱۲] و بنابراین، نمی توان آن را به صورت صرفاً فیزیکی توضیح داد. با توجه به ماده گرایی، ذهن را می توان به صورت فیزیکی توضیح داد که امکان وجود ذهن هایی که به صورت مصنوعی تولید می شوند را باز می¬کند. [13] در سال ۱۹۳۶ فیلسوفی به نامِ آلفرد آیر پرسش فلسفی استاندارد ذهن های دیگر را در نظر گرفت: از کجا بدانیم که افراد دیگر
دیگر را در نظر گرفت: از کجا بدانیم که افراد دیگر همان تجربه های آگاهانه ای را دارند که ما داریم؟ آیر در کتاب خود به نام زبان، حقیقت و منطق پروتکلی را برای تمایز بین یک انسان آگاه و یک ماشین ناخودآگاه پیشنهادکرد: «تنها زمینه ای که می توانم برای اظهار این موضوع داشته باشم که شیء¬ای که به نظر می رسد هوشیار است، واقعاً یک وجود آگاهانه نیست، بلکه تنها یک ساختگی یا یک ماشین است، این است که نتواند یکی از آزمایش های تجربی را انجام دهد که به کمک آن حضور یا عدم آگاهی مشخص می شود.» [14] (این پیشنهاد بسیار شبیه به
مشخص می شود.» [14] (این پیشنهاد بسیار شبیه به آزمون تورینگ است، اما به هوشیاری مربوط می شود تا هوش. گذشته از این، مسلم نیست که فلسفه کلاسیک محبوب آیر برای تورینگ آشنا بوده است.) به عبارت دیگر، یک چیز آگاه نیست اگر در آزمون آگاهی شکست بخورد. آلن تورینگ. محققان در بریتانیا تا ده سال پیش از تأسیس رشته تحقیقات هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ در حال کاوش در «هوش ماشینی»بودند. [15] این موضوع مشترک در میان اعضای باشگاه نسبت بود - یک گروه غیر رسمی از محققان سایبرنتیک و الکترونیک بریتانیا که شامل آلن تورینگ بود. [16]
و الکترونیک بریتانیا که شامل آلن تورینگ بود. [16] تورینگ، به ویژه، حداقل از سال ۱۹۴۱[۱۷] درگیر فکر مفهوم هوش ماشینی بود و یکی از اولین ذکر های شناخته شده از «هوش کامپیوتری» توسط او در سال ۱۹۴۷ ساخته شد. [۱۸] در گزارش تورینگ، "ماشین آلات هوشمند"،[۱۹] او به بررسی «این سؤال که آیا امکان نشان دادن رفتار هوشمندانه برای ماشین آلات وجود دارد یا نه»[۲۰] پرداخت ؛ و به عنوان بخشی از آن تحقیق، آنچه را که ممکن است مقدمه آزمایش های بعدی او محسوب شود، پیشنهاد کرد: ابداع یک ماشین کاغذی که بازی نه چندان بد شطرنج را انجام
یک ماشین کاغذی که بازی نه چندان بد شطرنج را انجام خواهد داد کار سختی نیست. [21] حال سه مرد الف، ب و ج را به عنوان سوژه برای آزمایش در نظر بگیرید. الف و ج را به جای بازیکنان ضعیف شطرنج در نظر بگیرید، و ب مسئولی است که با ماشین کاغذی کار می کند. ... از دو اتاق با تدارکات مشخصی برای برقراری ارتباط استفاده می شود، و یک بازی بین ج و یا الف یا ماشین کاغذ انجام می شود. ممکن است تعیین این که دارد با الف بازی می¬کند یا با ماشین کاغذی برای ج کاملا دشوار باشد. [22] "ماشین آلات محاسبات و هوش"(۱۹۵۰)اولین مقاله منتشر
"ماشین آلات محاسبات و هوش"(۱۹۵۰)اولین مقاله منتشر شده توسط تورینگ بود که در آن منحصراً بر روی هوش ماشینتمرکز کرد. تورینگ مقاله سال ۱۹۵۰ را با این ادعا آغاز می کند، «من پیشنهاد می کنم این سؤال را در نظر بگيریم که آیا ماشین ها می توانند فکر کنند؟ ' [5] همانطور که او خاطر نشان کرد، رویکرد سنتی به چنین سوالی این است که با تعاریف هر دو اصطلاح "ماشین" و""هوش" شروع کنیم. تورینگ انتخاب می کند که این کار انجام ندهد؛ در عوض او سؤال را با سؤال جدیدی جایگزین می کند که «ارتباط نزدیکی با آن دارد و با کلمات نسبتاً بدون
«ارتباط نزدیکی با آن دارد و با کلمات نسبتاً بدون ابهام بیان می شود.» [۵] در واقع او پیشنهاد می کند که این سؤال را از «آیا ماشین ها می توانند فکر کنند؟» به «آیا ماشین ها می توانند کاری را انجام دهند که ما (به عنوان نهادهای تفکر) می توانیم انجام دهیم؟» [۲۳] تورینگ استدلال می کند که مزیت پرسش جدید، ، این است که «خط نسبتاً دقیقی بین توان های جسمی و فکری یک انسان» ترسیم می کند. [24] برای نشان دادن این رویکرد تورینگ آزمونی را پیشنهاد می کند که از یک بازی مهمانی الهام گرفته شده است که به «بازی تقلیدی» معروف است و
گرفته شده است که به «بازی تقلیدی» معروف است و در آن یک مرد و یک زن به اتاق های جداگانه ای می روند و مهمانان سعی می کنند با نوشتن یک سری پرسش ها و خواندن پاسخ های تایپی ارسال شده آن ها را از هم تشخیص دهند. در این بازی هم مرد و هم زن هدفش متقاعد کردن مهمانان است که دیگری هستند. (هوما شاه استدلال می کند که این نسخه دو انسانی از بازی توسط تورینگ تنها برای معرفی خواننده به آزمون پرسش و پاسخِ ماشین-انسان ارائه شده است. [25]) تورینگ نسخه جدید خود از این بازی را این طور توصیف کرد: اکنون این سؤال را می پرسیم که
این طور توصیف کرد: اکنون این سؤال را می پرسیم که «وقتی یک ماشین در این بازی به عنوان بخشی از الف عمل کند چه اتفاقی خواهد افتاد؟» آیا بازجو همانند و با همان نرخ به اشتباه تصمیم خواهد گرفت که وقتی بازی این طور انجام می شود در مقابل زمانی که بازی بین یک مرد و یک زن انجام می شود؟ این سوالات جایگزین اصلی ما می شوند، "آیا ماشین ها می توانند فکر کنند؟" [24] بعدها در مقاله تورینگ یک فرمول بندی جایگزین "معادل" را پیشنهاد می کند که شامل یک قاضی است که تنها با یک کامپیوتر و یک انسان طرف است.[۲۶] در حالی که هیچ یک از
و یک انسان طرف است.[۲۶] در حالی که هیچ یک از این فرمول بندی ها دقیقاً با نسخه آزمون تورینگ که امروزه به طور کلی تر شناخته شده است مطابقت ندارد، او یک آزمون سوم را نیز در سال ۱۹۵۲ پیشنهاد کرد. در این نسخه که تورینگ در یک پخش رادیویی بی بی سی به آن پرداخت، یک هیئت منصفه سوالاتی از یک کامپیوتر می پرسد و نقش کامپیوتر این است که بخش قابل توجهی از هیئت منصفه بر این باورند که واقعا ً یک انسان است. [27] مقاله تورینگ ۹ مورد عمده را در نظر گرفت که شامل تمام استدلال های علیه هوش مصنوعی است که در سال های پس از انتشار
علیه هوش مصنوعی است که در سال های پس از انتشار مقاله مطرح شده است (رجوع کنید به "ماشینآلات محاسباتی و هوش"). [6] الیزا و پاری. در سال ۱۹۶۶ جوزف ویزنبام برنامه ای ایجاد کرد که به نظر می رسید آزمون تورینگ را پشت سر می نهد. این برنامه که با نام ELIZA شناخته می شود با بررسی نظرات تایپ شده یک کاربر برای کلمات کلیدی کار میکرد. اگر یک کلمه کلیدی پیدا شود، قاعده ای که نظرات کاربر را منتقل می دهد جایگزین می شود، و جمله حاصل برمی گردد. اگر کلمه کلیدی یافت نشد، ELIZA یا با یک جواب عمومی یا با تکرار یکی از نظرات قبلی
یا با یک جواب عمومی یا با تکرار یکی از نظرات قبلی پاسخ می دهد. [28] علاوه بر این ، ویزنبام نسخه دیگری از ELIZA را که برای تقلید رفتار یک روانشناس راجری بود را توسعه داد، که به ELIZA اجازه می دهد آزادانه با فرض دانستن تقریبا هیچ چیز از جهان واقعی عمل کند. [29] با این تکنیک ها ، برنامه ویزنبام قادر بود برخی از مردم را گول گول بزند که آنها در حال صحبت کردن با یک فرد واقعی هستند [29] بنابراین ، برخی ادعا کردند که یکی از برنامه ها (شاید اولی) قادر به پاس شدن آزمون تورینگ هست،[29][30] حتی اگر در این دیدگاه نزاع
تورینگ هست،[29][30] حتی اگر در این دیدگاه نزاع بسیار باشد (اینجا را نگاه کنید). کنت کولبی در سال ۱۹۷۲ PARRY را ایجاد کرد، برنامه ای که به عنوان "ELIZA¬ی با نگرش" توصیف شد. [31] که تلاشی برای مدل کردن رفتار یک بیمار اسکیزوفرنی پارانویید بود، که از رویکردی مشابه (حتی پیشرفته تر) رویکردی که ویزنبام داشت، استفاده می¬کرد. برای اعتبار بخشیدن به کار، PARRY در اوایل دهه ۱۹۷۰ با استفاده از انواع آزمون های تورینگ مورد آزمایش قرار گرفت. گروهی از روانپزشکان با تجربه ترکیبی از بیماران واقعی و رایانه هایی را که PARRY را
از بیماران واقعی و رایانه هایی را که PARRY را اجرا می¬کردند، مورد تجزیه و تحلیل قرار دادند. متن مکالمات را به گروه دیگری شامل ۳۳ روانپزشک نشان دادند. سپس از این دو گروه خواسته شد تا شناسایی کنند که کدام یک از «بیماران» انسان هستند و کدام یک برنامه های کامپیوتری. [۳۲] روانپزشکان توانستند شناسایی صحیح را تنها در ۴۸ درصد از موارد - رقمی سازگار با حدس تصادفی- انجام دهند. [33] در قرن بیست و یکم، نسخه هایی از این برنامه ها (که اکنون با نام"chatterbots"شناخته می شود) همچنان مردم را گولمی زنند. CyberLove که یک